flash_attn-2.7.3+cu11torch2.2cxx11abiFALSE-cp311-cp311-linux_x86_64.whl window

下载适用于 Windows 的 flash_attn 轮子
对于 Windows 系统，下载适合的 flash_attn whl 文件需要特别注意其兼容性。通常情况下，官方发布的预编译二进制文件主要针对 Linux 和 macOS 平台提供支持。然而，在某些社区贡献下可能存在部分 Windows 版本的支持。
以下是关于如何选择并安装合适版本的信息：
CUDA、PyTorch 和 Python 版本匹配
为了确保所选轮子能够正常工作，需确认以下几点：

CUDA 版本: 所述目标为 cu11 (即 CUDA 11)，因此需要确保本地环境已配置对应版本的 NVIDIA 驱动程序和支持库[^1]。
PyTorch 版本: 提到的目标 PyTorch 版本为 2.2，这表明应选用与该版本完全一致或向后兼容的依赖项。
Python 版本: 当前指定的是 cp311（代表 Python 3.11），这意味着最终选定的 wheel 应当标记有此 ABI 标识符。

由于原始链接指向了一个基于 Linux 架构构建的 .whl 文件 (linux_x86_64)，而您希望获取适配于 Windows 的版本，则建议采取如下方法之一来解决这一需求：
方法一：查找第三方资源中的 Windows Wheel
可以尝试访问一些公开存储库或者开发者论坛寻找由其他用户上传至网络上的 windows-specific builds of the same package name pattern, such as GitHub Releases or personal repositories hosting precompiled binaries.
请注意验证这些外部来源的安全性和可靠性之前不要轻易运行未经测试的内容！
方法二：自行编译 Flash Attention for Windows
如果无法找到现成可用的 Windows-compatible wheels 符合上述条件的话，另一个可行方案就是按照项目文档指示手动完成源码级移植过程:

获取最新版代码仓库副本；
安置好必要的开发工具链包括但不限于 Microsoft Visual Studio C++ Build Tools;
修改 Makefile 或 setup.py 中涉及平台特定设置的部分使其适应 Win32/Win64体系结构特性；
使用命令行触发整个 build 流程直至生成新的 .whl 输出产物为止；

下面给出一段简单的伪代码用于展示可能的操作步骤(实际操作可能会更加复杂取决于具体实现细节):
git clone https://github.com/HazyResearch/flash-attention.git
cd flash-attention/python/
pip install --upgrade setuptools wheel cython
python setup.py bdist_wheel --plat-name win_amd64
登录后复制
最后得到的结果应该是一个类似于这样的路径下的新文件:./dist/flash_attn-<version>-py3-none-win_amd64.whl.
注意事项
无论采用哪种方式获得所需的包，请务必再次核验它的元数据字段是否满足最初设定的要求列表，并通过常规手段检验其功能性表现良好无误之后再投入正式使用环境中去部署应用实例。