前言

        Mamba应用在视觉领域的衍生的模型层出不穷，诸如 Vmamba 和Vision Mamba等。笔者在配置相关环境（版本安装要求：PyTorch 1.12+；CUDA 11.6+）时，发现按照他们给的安装方法安装时会遇到非常多的bug，原因都是版本兼容问题，特此记录。

        笔者的设备如下：

设备一：笔者自己的笔记本显卡是 RTX 4060ti，cuda版本是 12.3，nvcc版本是 12.4。设备二：笔者的实验室继承设备显卡 GTX 1080ti, cuda版本是 10.1，nvcc版本是 10.1。

        由此可知，笔者继承的设备的配置不满足VMamba环境配置的最低要求，因此在配置环境之前需要进行升级，本文会给出详细步骤。

        因此，在开始之前你需要检查你的设备是否满足VMamba环境配置的最低要求！打开终端，依次输入以下命令行：

<code>nvidia-smi

nvcc -V

        如图所示。

        如果你的设备满足要求，那么你可以跳过更新步骤了。

        如果你的设备不满足要求，在这里有几点注意事项：

        首先我建议驱动版本和nvcc都设置为11.8，因为根据笔者经验，很多教程都是在11.8版本的基础上写的，并且11.8可能会比12.0版本以上更不容易出现问题。

配置VMamba环境

下载源码

        打开终端，输入以下命令：

<code>git clone https://github.com/MzeroMiko/VMamba.git

        这一步用git指令将该项目文件下载下来，你会得到一个名为VMamba的文件夹，其中包括这个项目的所有代码。

配置环境

        这一步至关重要，笔者在这一步也是遇到了种种问题。请你在终端依次输入如下指令。

1.创建虚拟环境

        切记不要在base环境里进行操作，以防出现各种问题，很麻烦。因此创建一个名为vmamba的虚拟环境，你的一切操作都在该环境中，不会对base环境有任何影响。

conda create -n vmamba python=3.10

   2. 激活该环境

conda activate vmamba

3.安装cudatoolkit

        这一步是原项目中没有的。我认为加上还是很有必要，否则容易出现后续版本不对应的问题。

conda install cudatoolkit==11.8

4.安装pytorch

pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

5.

pip install setuptools==68.2.2

conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc

6.安装各种依赖包

        进入你刚刚下载的VMamba文件夹，下载该项目所需的各种依赖包。

cd VMamba

pip install -r requirements.txt

7.最后一步 安装selective_scan包

        前面一般不会有什么问题，问题基本都集中在此。在这里会运行一个setup.py文件，如果运行成功，则表明你已经成功安装该包。

cd kernels/selective_scan && pip install .

问题

        虽然显示成功安装该包，但是会出现各种各样的问题j。基本都是由于pytorch版本与cuda版本不对应导致。

        笔者反复尝试卸载安装不同版本的pytorch，但都无济于事。在运行train.py文件时报如下错误：

        由于笔者之前给笔记本（4060ti）以及租用的服务器（3080ti）都配过该环境，并且可以成功运行，因此考虑是否是显卡型号导致的与pytorch版本不对应。

        通过查阅资料，可知确实如猜测一样，10系列显卡最好使用2.0版本以前的torch。但是pytorch官网显示，2.0版本以前的torch最高支持cuda版本为11.7，然而我的cuda版本为11.8，这就又会导致版本不对应的问题。

        幸运的是，该帖子为问题的解决提供了思路。https://blog.csdn.net/qq_57433916/article/details/138139534

        该帖子在算力角度对该问题进行解决，使用的是1070显卡。通过查阅资料显示，我的1080ti算力为6.1，selective_scan包同样不支持该算力的设备。

        因此，借鉴该文章思路，首先使用如下命令行对原来安装的selective_scan包进行卸载：

<code>pip uninstall selective_scan

        卸载完成后，在VMamba文件夹中找到kernels文件夹，再找到selective_scan文件夹，其中有一个名为setup.py的文件，打开，找到如下代码部分：

       在if CUDA_HOME is not None:下，添加如下两行代码：

<code>cc_flag.append("-gencode")

cc_flag.append("arch=compute_60,code=sm_60")

        添加完成后，关闭该setup.py文件。

        打开终端，激活环境，进入对应目录，重新输入：

cd kernels/selective_scan && pip install .

        成功安装。

        回到项目中，运行train.py文件，成功运行，无报错。