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软件包:链接:https://pan.baidu.com/s/1m5pUelV9R1oIdLUbc_S6IA
提取码:oppk1.1服务器下载
切换进入服务器指定下载存放目录,运行下载Anaconda命令,现在默认使用Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh版本。 下载命令:https://repo.continuum.io/archive/+待下载的Anaconda版本 如:wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh1.2本地下载
进入Anaconda官网的历史版本,再从其中选择适合的版本下载,再上传到Linux服务器上。(现在默认使用Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh版本) 网址:https://repo.anaconda.com/archive/2安装Anaconda
第一步,进入服务器的Anaconda的存放路径,在命令行输入以下命令进行安装: bash [Anaconda安装包] 如:bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 第二步,开始是一些协议,直接不停的按回车即可,最后输入yes同意即可。 第三步,协议同意后会询问安装路径,使用默认路径的话直接回车,不用默认路径的话,就输入自己指定的绝对路径再回车,(待补充默认操作): 第四步,等待安装完,会询问是否配置系统环境,一般默认选择yes,自动将环境信息配置到【.bashrc】隐藏文件,如果选择no需要自己去配置:第五步,(如果环境配置选择yes,直接进行下一步),手动将Anaconda环境配置到/etc/profile文件的末尾,再重新加载配置文件。
编辑文件:sudo vi /etc/profile
加入信息:export PATH= P A T H : + a n a c o n d a 的 b i n 路 径 如 : e x p o r t P A T H = PATH:+anaconda的bin路径 如:export PATH= PATH:+anaconda的bin路径如:exportPATH=PATH:/home/anaconda3/bin 重新加载命令:source /etc/profile第六步,重新连接服务器,测试Python和Anaconda是否安装成功。Python测试后中间有 |Anaconda, Inc.|的字样,说明进入Anaconda环境成功;Anaconda测试成功后返回版本号。
Python测试命令:python Anaconda测试命令:conda -V3安装python依赖包
3.1服务器有外网安装 3.1.1python依赖包信息导出 从有Python环境的服务器或者本地中将整个环境的依赖包列表信息导出到当前的目录下。 导出命令:pip freeze > requirements.txt 3.1.2python依赖包下载导入 进入requirements.txt文件的存放路径,执行导入命令。 导入命令:pip install -r requirements.txt 文件requirements.txt的内容 PyMySQL1.0.2 Flask1.1.2 pyproj3.0.0.post1 PySCIPOpt3.1.0 3.2服务器无外网安装 3.2.1python依赖包信息导出 从有Python环境的服务器或者本地中将整个环境的依赖包列表信息导出到当前的目录下。 导出命令:pip freeze > requirements.txt 3.2.2本地下载依赖包,上传服务器 进入requirements.txt文件的存放路径,将所需模块下载到本地文件夹,download_dir为本地指定下载存放路径。下载完成后将存放依赖包的文件夹上传到服务器。 下载命令:pip download -r setup.txt -d download_dir 3.2.3python依赖包导入 进入requirements.txt文件的存放路径,执行导入命令。download_dir为服务器存放依赖包的路径。 导入命令: pip install -r setup.txt --no-index --find-links=file:download_dir 4关闭自动激活Anaconda环境 安装完之后会每次连接服务器会自动激活Anaconda环境,需要关闭自动激活,每次需要使用python时手动激活环境。关闭自动激活命令:conda config --set auto_activate_base false
手动激活命令:conda activate base3.1、下载scipoptsuite-7.0.2.tgz,并解压
3.2、安装依赖库:yum install -y gmp-devel gcc-c++ zlib-devel readline-devel 3.3、创建build目录,mkdir build,并进入build目录cd build 配置安装文件,cmake -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/g++ … ,需要注意是否所有必要库已经满足 3.5、编译安装文件,make 3.6、测试安装结果,make check 3.7、完成SCIP配置,make install 4、创建anaconda虚拟环境,输入conda create -n scheduling_env python=3.8 5、切换至虚拟环境 source activate scheduling_env 6、切换到算法工程目录,安装依赖库pip install -r requirements.txt 7、将SCIP安装目录lib目录下的libscip.so,libscip.so.7.0,libscip.so.7.0.2.0,复制到anaconda虚拟环境目录下的lib目录下转载地址:http://kwqgn.baihongyu.com/