mamba2最近比较火,试着安装并测试一下。直接pip install mamba-ssm[causal-conv1d]有点问题,这里记录一下 官网如下 GitHub - state-spaces/mamba: Mamba SSM architecturegithub.com/state-spaces/mamba 一、检查环境信息 1、检查cuda信息 保证CUDA 11.6+,使用nvidia-smi查看cuda版本。 这里如何安装cuda toolkit...
这里Mamba2 测试也是出现了一些问题,会出现一个 dconv 和 d_conv 的问题,这里我尝试修改了源码但仍有问题,于是重新安装了 causal-conv1d,Mamba Github issue 中有人指出需要 causal-conv1d>=1.2.0,但我安装为 1.4.0 仍有问题,我猜可能我从GitHub 中下载的版本是 1.4.0 的问题,于是重新安装。 然后 下面这...
从官方网站或可靠的源重新下载mambaforge安装程序。 按照安装程序的指导重新安装mambaforge,并确保在安装过程中正确设置了环境变量。 如果在执行上述步骤后仍然无法解决问题,请检查是否有其他软件或设置可能干扰了mambaforge的安装或运行。此外,也可以考虑查看mambaforge的官方文档或寻求社区的帮助来进一步诊断问题。
安装后再次跑脚本,又出现另一个问题(图5) 好吧,在网络上查了很久,并没有找到一个合适解答,只知道还是cuda版本问题,后面用 pip list | grep cuda 拉了一下,得到一些cuda相关的包的版本(图6),以下只是示意图,实际版本是v12,与nvcc -V显示的cuda版本不一致 为什么会这样?估计是因为使用micromamba安装环境时,...