1.12 xformers
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2025-07-09
我个人喜欢用 mamba(conda)创建环境,然后用 mamba 安装 pytorch + CUDA(如果需要使用 CUDA 编译),还有一些比如 gcc/g++ 等与 python 无关的一些工具。
但是最近我在扩充环境的时候,发现需要额外安装 xformers 这个库,这个库比较特殊,他需要与 pytorch、CUDA 版本相匹配
1.12.1 pip 安装
网上找了好多解法都是基于 pip 的:
在 https://github.com/facebookresearch/xformers/tags 中一个个查找到对应自己 pytorch 版本的 xformers 版本:
比如我现在使用的 PyTorch 2.1.2,其对应就是 v0.0.23.post1

然后我使用的 CUDA 版本为 11.8,所以完整的命令就是:
pip install -U xformers==0.0.23.post1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
1.12.2 Conda 安装
但是!我使用的是 mamba 的 pytorch 配合 mamba 安装的 CUDA;我如果要改 pytorch 为 pip 版本的,就会牵连到 CUDA 相关的库,很麻烦!
实验证明,pip 安装 pytorch 之后再用
nvidia/label/cuda-xxx
channel 安装 CUDA 会出现 bug(自动安装最新版本的 CUDA)
如果我直接用 pip 安装 xformers 的话,会出现 pip 自动给你安装一个 pytorch,就会和 mamba 的 pytorch 打架了!
所以我需要用 mamba 安装 xformers,直接上最终解法:
mamba install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=11.8 xformers -c pytorch -c nvidia/label/cuda-11.8.0 -c xformers
没错,就是直接在之前安装 pytorch 和 CUDA 的那个1.2.3 里面的修改版本命令添加 xformers
和其对应的 channel -c xformers
;⚠️注意,一定要用 xformers
channel!
这样无论是从最开始安装,还是已经安装了 pytorch 之后再额外安装 xformers,都使用这个命令就可以啦!他会自动找到合适你 python、pytorch 版本的 xformers 的!🥹
已经安装了 pytorch 之后再额外安装 xformers情况下,命令执行结果:
