flash attention windows

实现 Flash Attention 技术于 Windows 系统
安装环境准备
为了在 Windows 上成功部署并利用 FlashAttention 库，确保 Python 和 CUDA 已经正确配置。对于 PyTorch 的版本选择至关重要，因为不同版本之间可能存在 API 变化以及硬件支持差异[^3]。
conda create -n flash_attention python=3.8
conda activate flash_attention
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
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上述命令创建了一个名为 flash_attention 的新 Conda 虚拟环境，并安装了适用于 CUDA 11.3 的 PyTorch 版本及其配套工具包。
获取与编译源码
访问官方 GitHub 镜像站点下载最新版 FlashAttention 源代码：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/flas/flash-attention.git
cd flash-attention
pip install .
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这段脚本会克隆仓库到本地目录并将项目作为 Python 包来安装，使得后续可以直接导入模块使用。
运行测试案例验证安装成果
完成以上步骤之后，可以尝试执行一些简单的例子以确认一切正常工作。通常情况下，库内包含了若干示例文件供开发者参考学习。
import torch
from flash_attn import flash_attn_func

qkv = torch.randn(2, 1024, 3, 128).cuda() # (batch_size, seqlen, three, headdim)
output = flash_attn_func(qkv)

print(output.shape) # Expected output shape should be similar to input qkv tensor dimensions.
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此段代码展示了如何调用快速注意力机制函数处理输入张量，并打印输出形状用于初步检验。
解决常见问题
如果遇到 PyTorch 版本不匹配引发的错误，在调整 PyTorch 或者 FlashAttention 至相互兼容版本之前，请仔细阅读文档中的具体要求说明。