%%shell eval "$(conda shell.bash hook)" conda create -n mamba python=3.10 conda activate mamba conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia #这里使用11.8版本的cuda pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 conda insta...
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 2. cuda安装 cuda安装可以采用conda直接安装,本人配置选择pytorch 1.13.0 cuda 11.6,也可以直接在官网下载包本地安装。 conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia 注...
causal-conv1d其实可以用pytorch自带的nn.Conv1d加padding的方式等价实现,但是效率相对较低,causal-conv1d库在cuda层面重构,效率更高。首先打开causal-conv1d的github:https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d 然后通过git或者直接Download Zip源码的方式下载源码,之后修改源码文件夹中setup.py文件,将...
(genenv) C:\Users\overl>mamba -v install pytorch==2.3.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia Looking for: ['pytorch==2.3.0', 'pytorch-cuda=12.1'] warning libmamba Cache file "C:\\Users\\overl\\.conda\\pkgs\\cache\\86828951.json" was modified by another program pytorch/win-...
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代码:docker pull kom4cr...
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud# 按esc退出写入模式, 输入:wq保证写入保存退出source~/.condarc# 进行更新 3. nvidia cudatoolkit安装 nvidia-smi# 查看自己的cuda号# 以我的为例""" ...
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 ...
`mamba_ssm-1.0.1+cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl`这个文件是针对Python 3.10的Mamba SSM模块的特定版本,其中`cu118`表示它支持CUDA 11.8,`torch2.1`意味着它兼容PyTorch 2.1,`cxx11abiFALSE`可能指的是C++ ABI的设置,而`linux_x86_64`则表明它是适用于64位Linux系统的。 接下来...
为了在Python环境中使用Mamba_ssm库和相关工具，首先安装轻量级的miniconda，并创建一个独立的Python环境。推荐使用大于3.8的Python版本，并确保安装了packaging库，以便后续使用。此外，CUDA库函数的路径需要在终端中添加到系统路径中，以便在编译和运行CUDA相关的代码时可以访问。安装pytorch和causal_conv1d库，...
实际上如果自己电脑上cuda驱动的版本与上述pytorch版本是匹配的,同时自己的电脑可以访问外网,是可以直接在base环境下使用conda env create --file environment.yml命令,直接新建一个名叫text2cad的虚拟环境,并直接下载好相关的包和依赖。就不存在之后的问题了。