Linux服务器上安装 Vision Mamba 虚拟环境---全面教程
本人装环境踩了很多坑,翻了很多大佬的博客最终安装并运行成功!
本人装环境踩了很多坑,翻了很多大佬的博客最终安装并运行成功!以下是我的经验分享:
1. 去GitHub下载Vision Mamba的code并上传至服务器上
2. 环境安装
① conda create -n mamba python=3.10.13
② conda activate mamba
③ conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia
④
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
⑤ conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc
⑥ conda install packaging
以上的基本环境安装比较简单,几乎没什么问题,需要注意的是Mamba要求CUDA>=11.6, 通过步骤③在你的虚拟环境里安装一个CUDA11.8版本比较合适。
以下是大家遇到最多的麻烦问题(可能有更简单的步骤,我还没有尝试)......
⑦ 访问这两个链接去下载mamba-1.1.1的包和source code并放在Vim-main的项目路径下
https://github.com/state-spaces/mamba/archive/refs/tags/v1.1.1.zip
⑧ 访问这两个链接去下载casual-conv1d-1.1.3的包和source code并放在Vim-main的项目路径下
https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/archive/refs/tags/v1.1.3.zip
⑨ 进入新加的两个source code里,安装对应的环境
cd causal-conv1d-1.1.3
pip install .
cd mamba-1.1.1
pip install .
⑩ 此时环境基本已经装好了,但是运行代码可能会遇到下面的这个问题
“TypeError: Mamba.init() got an unexpected keyword argument ‘bimamba_type’.”
不必惊慌!首先找到你所创建的环境里的mamba_ssm文件夹,路径一般在这里:"/envs/mamba/lib/python3.10/site-packages/mamba_ssm/",将其替换为你项目代码里的mamba_ssm文件夹:
rm -rf "/envs/mamba/lib/python3.10/site-packages/mamba_ssm/" (删除原环境里的mamba_ssm)
cp -r "Vim-main/mamba-1p1p1/mamba_ssm" "/envs/mamba/lib/python3.10/site-packages/" (将项目code里的mamba_ssm文件夹替换进去)
此时,轻舟已过万重山,终于安装好了Vim的环境!!!接下来你可以运行你的代码啦......
我的代码运行成功截图
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