mamba_ssm和causal-conv1d安装教程

1.前言

Mamba是近年来在深度学习领域出现的一种新型结构，特别是在处理长序列数据方面表现优异。在本文中，我将介绍如何在 Linux 系统上安装并配置 mamba_ssm 虚拟环境。由于官方指定mamba_ssm适用于 Pytorch 版本高于 1.12 且 CUDA 版本大于 11.6 的环境。

由于官方给出的whl文件仅支持Linux系统，因此本文也是基于LInux系统的操作！

2.准备工作

• 操作系统：Linux 系统（以Ubuntu为例）
• PyTorch 版本：2.2.2
• CUDA 版本：11.8
• Python 版本：3.9
• mamba_ssm：1.1.3
• causal-conv：1.1.3

3.安装流程

首先，我们需要创建一个虚拟环境来安装依赖包。我们将使用 Python 3.9 创建环境，并命名为 VMmaba

conda create -n VMmaba python=3.9

激活新创建的虚拟环境：

conda activate VMmaba

3.2. 安装 GPU 版本的 PyTorch

接下来，我们将安装适用于 CUDA 11.8 的 PyTorch 2.2.2 版本。可以去Pytorch官方网站中复制安装指令。Previous PyTorch Versions 这里放了一个pytorch过去版本的链接

conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

3.3. 安装 mamba_ssm 和 causal-conv

由于这两个包直接pip install安装不能实现，我们将下载它们的 .whl 文件，并使用 pip 离线安装。

所以现在你知道你的cuda版本，pytorch版本，如果不清楚的可以通过  nvcc -V 查看cuda版本

查看torch版本

print(torch.__version__)

在安装 mamba_ssm 和 causal-conv之前你需要通过以一下命令,查看你是false还是true版本，下面代码是对cuda11+的版本，如果是cuda12+把代码11换成12。

import torch
print(torch._C._GLIBCXX_USE_CXX11_ABI)
print(torch.compiled_with_cxx11_abi())

访问 mamba_ssm release page 和 causal-conv release page，这里我选择的都是1.1.3的版本，注意一定要保证这两个包的版本torch,cuda以及true或者false一致！！！

 选择与你的环境兼容的 .whl 文件，这里我的环境中装的是Python 3.9、PyTorch 2.2.2 和 CUDA 11.8。

3.3.2.使用 pip 离线安装这两个包：

首先要在终端进入到两个whl文件所在的路径，比如现在两文件下载的目录是：/home/app_app/

我需要在终端输入：cd  app_app/

接着就分别安装：pip install +文件名

pip install causal_conv1d-1.1.3+cu118torch2.2cxx11abiFALSE-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

和

pip install mamba_ssm-1.1.3+cu118torch2.2cxx11abiFALSE-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

 

转载：

mamba_ssm和causal-conv1d详细安装教程 - 知乎

下面链接教程能解决90%的mamba安装问题

Linux 下 Mamba 环境安装踩坑问题汇总-CSDN博客