以安裝CLRNet為例子

本地Linux系統上的操作步驟。

由于官方的安裝包的步驟，執行condapack的時候會報錯，所以使用以下步驟進行安裝包。

1. 安裝其他 Python 依賴包

pip install -r requirements.txt

? 二、構建并打包項目（核心步驟）

1. 構建 wheel 包（含 C++ 模塊）
   確保在項目根目錄下，運行：

python setup.py bdist_wheel

然后上傳到超算的時候把新的CLRNET-main上傳上去，這里面包含了新的構建文件。

conda-pack 打包

使用 conda-pack 打包 Conda 環境可以將整個環境打包成一個獨立的可移植壓縮包，方便在其他機器上解壓使用。以下是具體步驟：

1.安裝 conda-pack

首先需要安裝 conda-pack。你可以通過 conda 或 pip 安裝：

conda install -c conda-forge conda-pack

或

pip install conda-pack

2. 創建并激活 Conda 環境

如果你還沒有創建一個 Conda 環境，可以使用以下命令創建一個新環境：

conda create --name myenv python=3.8
conda activate myenv

3. 安裝所需的包

在激活的環境中安裝你所需的包，例如：

conda install numpy pandas

4. 打包環境

使用 conda-pack 將環境打包成一個壓縮文件：

conda pack -n myenv -o myenv.tar.gz

這里，-n myenv 指定要打包的環境名稱為 myenv，-o myenv.tar.gz 指定輸出文件名為 myenv.tar.gz。

5. 將壓縮包傳送到目標機器上（超算）

1.首先在超算上安裝anaconda。

直接搜索下載anaconda包，執行安裝即可。

2.在anaconda的envs目錄下新建一個文件夾，并且將其打包的目錄解壓。

mkdir -p ~/anaconda3/envs/clrnet_env
tar -xzf env_clr.tar.gz -C ~/anaconda3/envs/clrnet_env

最后和anaconda關聯的環境名稱是新建文件夾的名稱。

3.修復路徑信息。

~/anaconda3/envs/clrnet_env/bin/conda-unpack

測試激活：

conda activate clrnet_env

后續使用

conda env list 

可以順利查看到命令。

注意中途有個報錯，一定用這個

報錯 ImportError: cannot import name ‘packaging‘ from ‘pkg_resources‘

python -m pip install setuptools==69.5.1