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以安装CLRNet为例子

本地Linux系统上的操作步骤。

由于官方的安装包的步骤，执行condapack的时候会报错，所以使用以下步骤进行安装包。

1. 安装其他 Python 依赖包

pip install -r requirements.txt

✅ 二、构建并打包项目（核心步骤）

1. 构建 wheel 包（含 C++ 模块）
   确保在项目根目录下，运行：

python setup.py bdist_wheel

然后上传到超算的时候把新的CLRNET-main上传上去，这里面包含了新的构建文件。

conda-pack 打包

使用 conda-pack 打包 Conda 环境可以将整个环境打包成一个独立的可移植压缩包，方便在其他机器上解压使用。以下是具体步骤：

1.安装 conda-pack

首先需要安装 conda-pack。你可以通过 conda 或 pip 安装：

conda install -c conda-forge conda-pack

或

pip install conda-pack

2. 创建并激活 Conda 环境

如果你还没有创建一个 Conda 环境，可以使用以下命令创建一个新环境：

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

3. 安装所需的包

在激活的环境中安装你所需的包，例如：

conda install numpy pandas

4. 打包环境

使用 conda-pack 将环境打包成一个压缩文件：

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

这里，-n myenv 指定要打包的环境名称为 myenv，-o myenv.tar.gz 指定输出文件名为 myenv.tar.gz。

5. 将压缩包传送到目标机器上（超算）

1.首先在超算上安装anaconda。

直接搜索下载anaconda包，执行安装即可。

2.在anaconda的envs目录下新建一个文件夹，并且将其打包的目录解压。

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

最后和anaconda关联的环境名称是新建文件夹的名称。

3.修复路径信息。

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

测试激活：

conda activate clrnet_env

后续使用

conda env list 

可以顺利查看到命令。

注意中途有个报错，一定用这个

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

python -m pip install setuptools==69.5.1