本文给出作者所用Mamba-SSM版本安装教程

使用版本如下：
python：3.12.13
torch：2.7.1
cuda：12.8
causal_conv1d：causal_conv1d-1.6.1+cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp312-cp312
mamba_ssm：mamba_ssm-2.3.1+cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp312-cp312

1.直接安装（不想看下面解释版）

# 1.新建conda环境
conda create -n mamba_ssm python==3.12.13
conda activate mamba_ssm

# 2.安装torch
pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# 3.检查环境
python -c "import torch; print(torch._C._GLIBCXX_USE_CXX11_ABI)"

这里会输出两种情况
（1）True
（2）False
对应下载下面两个不同文件

# 4.下载文件并安装（TRUE版）
wget https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/releases/download/v1.6.2/causal_conv1d-1.6.1+cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
wget https://github.com/state-spaces/mamba/releases/download/v2.3.1/mamba_ssm-2.3.1+cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
pip install  ./causal_conv1d-1.6.1+cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
pip install  ./mamba_ssm-2.3.1+cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl

# 5.下载文件并安装（FALSE版）
就是将上面链接的True改成False就行,注意，causal-conv1d版本改成1.6.0了
wget https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/releases/download/v1.6.0/causal_conv1d-1.6.0+cu12torch2.7cxx11abiFALSE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
wget https://github.com/state-spaces/mamba/releases/download/v2.3.1/mamba_ssm-2.3.1+cu12torch2.7cxx11abiFALSE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
pip install  ./causal_conv1d-1.6.0+cu12torch2.7cxx11abiFALSE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
pip install  ./mamba_ssm-2.3.1+cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp312-cp312-linux_x86_64.whl

# 检查是否安装成功
python - <<'PY'
import torch
import mamba_ssm
import causal_conv1d

print("torch:", torch.__version__)
print("cuda available:", torch.cuda.is_available())
print("mamba_ssm imported from:", mamba_ssm.__file__)
print("causal_conv1d imported from:", causal_conv1d.__file__)
PY

# 正常应该输出
torch: 2.7.1+cu128
cuda available: True
mamba_ssm imported from: xxxx
causal_conv1d imported from: xxxx

2.上面没用？如何找？

找到你要的包版本

每个包的详细解读

Mamba_SSM 每个包的下载地址，你可以很快发现规律：

下载包的地址由多个部分组成分别是：

• 版本号
• cuda版本
• torch版本
• 是否由C++11编译
• python版本

也就是下面的地址：
https://github.com/state-spaces/mamba/releases/download/v版本号/mamba_ssm-版本号+c{cuda版本}torch{torch版本}cxx11abi{是否由C++编译TRUE/FALSE}-cp{python版本}-cp{python版本}-linux_x86_64.whl

causal_conv1d 每个包的下载地址，你同样可以很快发现规律

下载包的地址由多个部分组成分别是：

• 版本号
• cuda版本
• torch版本
• 是否由C++11编译
• python版本

也就是下面的地址：
https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/releases/download/v{版本号}/causal_conv1d-{版本号}+cu{cuda版本}torch{torch版本}cxx11abi{是否由C++编译TRUE/FALSE}-cp{python版本}-cp{python版本}-linux_x86_64.whl

后记（问题的整理并回答）

这个东西巨难安装，我也是找了好多个版本，花了很多时间。。。。。。。。。，
请一定要耐心找到适合安装的对应的包，因为一定会有对应正确的版本。。。。
因为有的torch版本还有其余依赖会冲突，导致奇怪的问题，所以遇到这种问题的一些解决办法：
任选其一：

• 直接换版本，
• 重新创建conda环境，
• pip cache purge 清除之前的缓存，
• 是不是cuda版本错了
• 是不是python版本错了
• 是不是cxxabi错了
• 是不是环境搞乱了，，，要不重新建一个？

至于mamba_ssm是啥？causal_conv1d 是啥？找到这之前你应该就知道了吧。。。。
为啥要下载whl？省去编译的问题了，不然就是默认拉取源码本地编译，巨慢，这几乎不可能！

碎碎念

感谢你的耐心看到这里，后续会分享其余的环境安装问题，尤其是一些非技术性的奇怪问题，也欢迎各位的私信，也欢迎各位的评论，我看到了也会第一时间进行回复，也欢迎各位的交流投稿！

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