网上其实已经有很多所谓的Windows安装mamba_ssm的教程[1],但说实话,目前真正方便有效的,个人感觉只有直接拉取Docker。这就又引出一个问题:我的研究工作的目的就是要魔改Mamba,需要从C++源文件里去重写整个前向传播和反向传播的运算过程,只是简单地使用现成的原始mamba_ssm环境根本不满足我的需要。
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注意选择的是Conda Environment,然后找到conda安装的位置直接load,就能找到你在其中已经建立的虚拟环境了 已经安装好的虚拟环境会自动显示 Mamba包安装时的一些小坑 主要是mamba-ssm和causal-conv1d比较麻烦,最好的方法是直接去网上下载包,然后拖到WSL中去编译安装。 causal-conv1d库:GitHub - Dao-AILab/causal-conv1...
拉取Mamba_ssm的仓库到本地。根据自己的需求修改代码。通过MAMBA_FORCE_BUILD=TRUE pip install .命令进行本地编译和安装，从而实现对Mamba_ssm的个性化优化。通过上述步骤，您可以在Windows系统上通过WSL2成功运行并配置Mamba_ssm，以满足时序预测任务的需求。这种方法不仅解决了Mamba在Windows平台上的配置难...
BUILD=TRUE pip install .`命令进行本地编译和安装，从而实现对Mamba_ssm的个性化优化。通过上述步骤，研究人员可以成功配置一个支持时序预测任务、具有Mamba_ssm硬件加速能力的Windows系统环境。这种方法不仅解决了Mamba在Windows平台上的配置难题，也为研究人员提供了灵活的编程环境，以满足特定研究需求。
一、安装步骤 打开命令行终端: 在你的操作系统中打开命令行界面,例如Windows的CMD或PowerShell,macOS的Terminal,或Linux的任意终端。 输入安装命令: 在命令行中输入 pip install mamba_ssm 并回车。 等待安装完成: 通常情况下,pip会自动从PyPI(Python Package Index)下载并安装mamba_ssm包。然而,由于mamba_ssm的特殊...
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 ...
随着mamba模型的出现,出现了mamba模型可以超越transformer的风头,视觉领域采用了vision mamba encoder(虽然说是mamba encoder, 更像是用了mamba的思想做的一个双向ssm的特征提取器), 个人认为这种新的架构应该可以用在自己的任务上, 因此进行了代码跑通尝试。 本文阐述一下我自己跑通的过程Windows系统(需要安装wsl2,lin...
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然后在mamba_ssm/ops/selective_scan_interface.py该文件中注释掉下面行: 修改两处: 第一处: 第二处: 然后,安装 pip install . 按照我的流程一步一步来的,到这里应该就会成功了。 下面进行测试,新建mamba_test.py,将下面代码粘贴,并保存: import torch ...