xformers的那个版本是适配torch==2.0.0的
时间: 2025-06-19 10:20:20 浏览: 16
<think>好的,用户的问题是关于找到与PyTorch 2.0.0兼容的xformers版本。我需要先理解xformers和PyTorch之间的版本兼容性关系。首先,xformers是一个优化Transformer模型的库,通常需要与特定版本的PyTorch配合使用。用户已经提供了几个引用,其中提到PyTorch 2.0.0需要CUDA 11.7或更高版本,特别是引用[3]和[4]提到CUDA 11.8的环境。这可能意味着xformers也需要对应支持CUDA 11.8的版本。
接下来,我应该检查xformers的官方文档或GitHub仓库,看看他们列出的兼容版本。通常,开源项目会在他们的发布说明或安装指南中说明支持的PyTorch版本。例如,xformers 0.0.20可能支持PyTorch 2.0.0,但需要确认。此外,用户可能需要安装预编译的二进制文件,或者从源代码构建,特别是如果他们的CUDA版本较新的话。
另一个考虑因素是操作系统和环境配置。用户可能在Linux或Windows上运行,这可能会影响可用的xformers版本。例如,某些版本可能仅针对特定操作系统或Python版本发布。需要建议用户检查他们的系统是否符合要求,并尝试通过pip安装指定版本的xformers,比如`pip install xformers==0.0.20 --no-deps`,然后安装其他依赖项以避免版本冲突。
如果直接安装不成功,用户可能需要从源代码构建xformers,这需要安装CUDA工具包和正确的编译器。此外,验证安装是否成功也是关键步骤,用户应该运行一个简单的测试脚本来确认xformers是否能被正确导入并且功能正常。
最后,提醒用户注意版本兼容性的动态变化,建议定期查看xformers的官方更新,以获取最新的兼容信息。同时,如果遇到问题,查阅社区讨论或提交issue可能会有所帮助。</think>根据PyTorch 2.0.0的兼容性要求,建议使用以下版本的xformers:
1. **官方推荐版本**
xformers 0.0.20及以上版本支持PyTorch 2.0.0,但需确保CUDA版本为11.7/11.8[^3][^4]。安装命令如下:
```bash
pip install xformers==0.0.20 --no-deps
pip install ninja triton
```
2. **预编译二进制验证**
若使用NVIDIA H100显卡(需CUDA 11.8环境),可通过以下命令验证PyTorch与CUDA的匹配性[^4]:
```python
import torch
print("PyTorch Version:", torch.__version__) # 应输出2.0.0+cu118
print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available())
```
3. **从源码编译(若预编译包不可用)**
```bash
git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
cd xformers
git checkout v0.0.20
pip install -e .
```
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