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VideoMamba环境的配置折磨了我三天#xff0c;由于Mamba对Cuda的版本有要求#xff0c;因此配置环境的时候Cuda版本以及各种… 文章目录 前言第一步基本的环境创建第二步causal-conv1d和mamba_ssm库的安装第三步安装requirements.txt 前言
VideoMamba环境的配置折磨了我三天由于Mamba对Cuda的版本有要求因此配置环境的时候Cuda版本以及各种包的版本问题是最需要注意的下面我来一步一步的演示如何配好VideoMamba模型的运行环境。
第一步基本的环境创建
创建python版本为3.10.13的conda环境在这里我将环境命名为videomamba。
conda create -n videomamba python3.10.13激活创建的环境。
conda activate videomamba然后安装版本为11.8的CUDA。
conda install cudatoolkit11.8 -c nvidia安装版本2.1.1的pytorch。
pip install torch2.1.1 torchvision0.16.1 torchaudio2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118安装版本为11.8的cuda-nvcc库。
conda install -c nvidia/label/cuda-11.8.0 cuda-nvcc第二步causal-conv1d和mamba_ssm库的安装
大多数的教程都是直接pip安装这两个库但是直接安装的方式基本不可能安装成功所以采用离线安装的方式来装。
pip install causal-conv1d
pip install mamba_ssm首先下载用于离线安装causal-conv1d的whl文件下载链接: causal-conv1d 在这里我下载的是causal_conv1d-1.1.3cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl好像mamba环境对这个报的版本的要求不是很苛刻只要保证包的版本高于1.1.0就行但是还是建议和我的版本保持一致。 然后下载用于离线安装mamba_ssm的whl文件下载链接: mamba_ssm在这里我下载的是mamba_ssm-1.1.1cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl。 然后安装两个whl
pip install causal_conv1d-1.1.3cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip install mamba_ssm-1.1.1cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl注意在这里安装的mamba_ssm的环境运行videomamba代码是会报错的所以我们需要把videomamba代码中的mamba文件夹下的mamba_ssm文件夹替换到我们配置的python环境中具体如下 首先我们去anaconda3/envs/videomamba/lib/python3.10/site-packages/找到mamba_ssm文件夹然后删除它 接着我们将VideoMamba-main/mamba下的mamba_ssm文件复制到anaconda3/envs/videomamba/lib/python3.10/site-packages/这样我们的环境就配好了其中VideoMamba-main是videomamba的github上的项目名。
第三步安装requirements.txt
这里两个特别需要注意的两个包apex0.1和xformers0.0.24。 对于apex包我们直接使用pip安装会失败所以也需要离线安装下载链接: apex。 然后手动安装
python setup.py install对于xformers0.0.24包官方给的requirements.txt文件中的版本是0.0.24但是安装0.0.24的包会自动将我们安装的torch包更新为2.2版本的导致配的环境出现问题因此我们需要安装0.0.23版本的包这样就不会更新torch包了。 将原始的requirements.txt文件中的xformers0.0.24改为xformers0.0.23然后直接安装就行了。
pip install -r requirements.txt
