遇到错误 RuntimeError: causal_conv1d is only supported on cuda 11.6 and above 时,通常意味着你当前的CUDA版本不支持 causal_conv1d 操作。以下是一些解决此问题的步骤: 确认当前CUDA版本: 要检查当前安装的CUDA版本,你可以在命令行中运行以下命令(以Linux为例): bash nvcc --version 或者在Python中使用PyTo...
首先nvcc -V看下环境中的cuda版本是否正确,需要在11.6以上,可以根据torch的后缀+cu118安装相应版本,在环境中运行以下命令: conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc 如果需要安装其他版本的可以参考文末的链接 2. 编译报错如ERROR: Could not build wheels for mamba-ssm, which is required to...
1、使用网友配置好的Docker环境,参考:解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -> 直接使用Mamba基础环境docker镜像DockHub仓库地址:https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general代码:docker pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1 2、直接下载工程文件,...
根据提供的信息,您已经成功安装了 causal-conv1d-cuda.cpython-310-x86-64-linux-gnu.so 文件。如果在安装过程中遇到 ImportError 错误,说明在您的系统中找不到这个文件的符号定义。为了解决这个问题,您可以按照以下步骤操作: 1. 确保您下载的安装包是完整的,没有缺失任何文件。 2. 检查您的系统路径是否正确,...
causal_conv1d_cuda = None import selective_scan_cuda @@ -163,6 +168,7 @@ def forward(ctx, xz, conv1d_weight, conv1d_bias, x_proj_weight, delta_proj_weigh """ xz: (batch, dim, seqlen) """ assert causal_conv1d_cuda is not None, "causal_conv1d_cuda is not available. Please...
Causal depthwise conv1d in CUDA, with a PyTorch interface - causal-conv1d/README.md at v1.3.0.post1 · Dao-AILab/causal-conv1d
SKIP_CUDA_BUILD=os.getenv("CAUSAL_CONV1D_SKIP_CUDA_BUILD","FALSE")=="TRUE" # For CI, we want the option to build with C++11 ABI since the nvcr images use C++11 ABI FORCE_CXX11_ABI=os.getenv("CAUSAL_CONV1D_FORCE_CXX11_ABI","FALSE")=="TRUE" ...
在执行命令pip install causal_conv1d和mamba_ssm出错: 解决方案: 1、使用网友配置好的Docker环境,参考:解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -> 直接使用Mamba基础环境docker镜像 DockHub仓库地址:https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general ...
1、使用网友配置好的Docker环境,参考:解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -> 直接使用Mamba基础环境docker镜像 DockHub仓库地址:https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general 代码:docker pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1 ...
Once we use 2^16 or more channels, we get the following error: RuntimeError: CUDA error: invalid configuration argument CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrec...