高算linux平台如何安装gprmax

做一个码农都是奢望2025-12-30 13:50

刚开始不知道如何下手，用了grok后知道如何操作了。

1准备工具

（1）安装XSHELL +xftp

（2）把 Anoaconda+gprmax下载到本地

（3）用xftp 上传 下载的文件

还有就是学校的可视化桌面

2 XSHELL中进行软件安装

2.1 安装 Anaconda

直接根目录是无法找到安装包

指定我的位置，在007172后面

cd "/storage/public/home/007172/zhangjun"

ls 查看，结果如下

Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh gprMax-master.zip

给安装脚本添加执行权限（保险起见）：

chmod +x Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

运行安装（推荐使用批量模式，避免手动一路回车）

验证效果

1. 手动把 anaconda3 的 bin 目录添加到当前会话的 PATH export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

2. 验证 conda 是否可用 conda --version

在 Xshell 终端中执行以下命令（一步步复制粘贴）：

Bash

复制代码 
# 1. 手动把 anaconda3 的 bin 目录添加到当前会话的 PATH
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

# 2. 验证 conda 是否可用
conda --version

如果显示版本号（如 conda 4.x.x），就成功了！这时你可以继续用 conda 创建环境、安装 gprMax 等。

让它永久生效（每次登录都自动加载）：

Bash

复制代码 
# 把上面那行 export 命令添加到你的 ~/.bashrc 文件末尾
echo 'export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH' >> ~/.bashrc

# 立即生效（或下次重连 SSH 自动生效）
source ~/.bashrc

注意 zhangjun这个是我的文件夹，你们的可能不同。

步骤1：进入压缩包所在目录并解压

Bash

复制代码 
cd /storage/public/home/007172/zhangjun
ls                    # 确认看到 gprMax-master.zip
unzip gprMax-master.zip

解压后会生成一个文件夹 gprMax-master，里面就是源码。

步骤2：进入解压后的目录

Bash

复制代码 
cd gprMax-master
ls                    # 你会看到 conda_env.yml、setup.py 等文件

X步骤3：创建 gprMax 专用 conda 环境（推荐）（不需要）

（经过测试，不需要 进行配置）我走了弯路。如果联网可以

你的 Anaconda 是老版本（Python 3.7），官方最新的 conda_env.yml 可能要求更高 Python 版本，直接用它可能会报错。所以分两种情况：

推荐方式（手动创建环境，兼容性最好）：

Bash

复制代码 
conda create -n gprMax python=3.7 numpy scipy matplotlib cython h5py colorama tqdm -y

这会创建一个叫 gprMax 的干净环境，安装 gprMax 所需的核心依赖。

报错了

解决：

你的报错是典型的 网络连接问题：conda 无法连接到官方仓库 repo.anaconda.com（错误：Errno -2 Name or service not known，表示域名解析失败或被屏蔽）。

这在国内高性能计算服务器（HPC）上非常常见，因为国外服务器访问慢、超时或被限制。你的 Anaconda 是老版本（5.3.1，2018 年），默认只用官方源，更容易出问题。

解决方案：切换到国内镜像源（清华 TUNA 镜像，速度快、稳定）

在 Xshell 终端中一步步执行以下命令（先确保 conda 可用，如果你之前手动加了 PATH，先执行 export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH）：

Bash

复制代码 
# 1. 移除默认的官方通道（避免继续尝试连接国外源）
conda config --remove-key channels

# 2. 添加清华大学的 Anaconda 镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

# 3. 显示通道 URL（让 conda 显示用的是哪个源，便于确认）
conda config --set show_channel_urls yes

# 4. （可选）临时禁用 SSL 验证（如果还有 HTTPS 问题）
conda config --set ssl_verify false

现在重新创建 gprMax 环境

Bash

复制代码 
# 回到 gprMax-master 目录（如果不在）
cd /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master

# 创建环境（用 Python 3.7 兼容你的老 Anaconda）
conda create -n gprMax python=3.7 numpy scipy matplotlib cython h5py colorama tqdm -y

不能上网，无法解决！

不用配置环境

备用方式（尝试官方 yml 文件）：

Bash

复制代码 
conda env create -f conda_env.yml

如果报 Python 版本不兼容的错误，就直接用上面的推荐方式。

步骤3到上上面都不需要。

2.2 遇到的问题

学校的linux服务器不能联网，无法配置环境。

为什么需要清华、中科大等镜像？

  • 你的服务器无法访问国外默认源（repo.anaconda.com），所以会报 "CONNECTION FAILED" 或域名解析错误。
  • 清华、中科大、阿里云等国内镜像复制了国外源的内容，但放在国内服务器上，访问速度快且稳定。
  • 配置镜像后，conda 就去这些国内地址下载包，而不是去国外被挡的地址。
  • 如果不配置镜像，且服务器又完全无法访问国外网站，就只能走纯离线方式（手动下载包上传）。

不联网，能否配置/创建环境？

可以，但必须手动上传所需的所有包（这就是之前我给你提到的"离线方案"）。

因为你的 Anaconda 5.3.1 自带了部分包（如 numpy、scipy、matplotlib 的旧版本可能已经包含），我们可以尽量利用已有的包，只补齐缺失的少数几个，从而减少需要上传的文件数量。

最简化离线安装 gprMax 方案（推荐你现在用这个）

你的 Anaconda 5.3.1（2018 年版）其实已经自带了 gprMax 所需的大部分依赖！我们只需补齐 2-3 个小包即可。

在 Xshell 执行以下命令（全程不联网）：

Bash

复制代码 
# 1. 确保 conda 可用
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

# 2. 进入 gprMax 目录
cd /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master

# 3. 检查 base 环境里已经有什么包（很可能已经够用）
conda list | grep -E "numpy|scipy|matplotlib|cython|h5py|colorama|tqdm"

运行后你很可能看到：

  • numpy、scipy、matplotlib、cython、h5py 都已经存在（Anaconda 老版本默认带这些）
  • 只缺少 colorama 和 tqdm（这两个很小）

如果缺少 colorama 和 tqdm：

  1. 在你本地有网的电脑下载这两个包（非常小，总共不到 1MB）：
  2. 用 Xftp 上传这两个 .whl 文件到服务器（随便放哪）
  3. 在服务器安装：

Bash

复制代码 
pip install /路径/to/colorama-0.4.6-py2.py3-none-any.whl
pip install /路径/to/tqdm-4.66.5-py2.py3-none-any.whl

检查结果（所有包都有了）

007172@ln01 zhangjun export PATH=\~/anaconda3/bin:PATH

007172@ln01 zhangjun$ cd /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master

007172@ln01 gprMax-master$ conda list | grep -E "numpy|scipy|matplotlib|cython|h5py|colorama|tqdm"

colorama 0.3.9 py37_0 defaults

cython 0.28.5 py37hf484d3e_0 defaults

h5py 2.8.0 py37h989c5e5_3 defaults

matplotlib 2.2.3 py37hb69df0a_0 defaults

numpy 1.15.1 py37h1d66e8a_0 defaults

numpy-base 1.15.1 py37h81de0dd_0 defaults

numpydoc 0.8.0 py37_0 defaults

scipy 1.1.0 py37hfa4b5c9_1 defaults

tqdm 4.26.0 py37h28b3542_0 defaults

从你执行 conda list 的结果来看，gprMax 所需的所有依赖包都已经齐全，而且版本完全兼容（都是 Python 3.7 的）：

  • numpy ✓
  • scipy ✓
  • matplotlib ✓
  • cython ✓
  • h5py ✓
  • colorama ✓
  • tqdm ✓

你现在完全不需要联网、不需要上传任何额外包、不需要创建新环境，可以直接安装并运行 gprMax 了！

2.2 gprmax 运行

目前的情况总结：

  • 你已经上传了 gprMax 的压缩包（gprMax-master.zip）并解压了源码。
  • Anaconda 也已经安装好了（conda 命令可用）。
  • 但gprMax 本身还没有真正"安装"------现在你只有源码文件夹，里面有 setup.py、tests 等文件，但 Python 还不知道怎么调用 gprMax。

只有执行安装步骤后，你才能：

  • 用 python -m gprMax xxx.in 运行模型文件
  • 生成输出（如 .h5、.out 文件）
  • 正常进行 GPR 电磁仿真

你现在只需要完成最后的几步安装（非常简单）

在 Xshell 终端中执行以下命令（假设你之前已经能用 conda）：

Bash

复制代码 
# 1. 先确保 conda 可用（如果当前会话 conda 命令无效，先运行这行）
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

# 2. 进入 gprMax 源码目录
cd /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master

# 3. 创建一个专用环境（解决之前联网报错的最简单方法：用 base 环境直接安装）
#    因为你服务器无法联网，我们直接在 base 环境安装所需包（你的 Anaconda 自带了很多）
conda install numpy scipy matplotlib cython h5py -y
pip install colorama tqdm   # 这两个小包用 pip 安装，几乎不依赖网络

# 4. 直接安装 gprMax（不需要单独创建新环境）
python setup.py build
python setup.py install

1. 确保在 gprMax-master 目录下（你现在已经在）

pwd # 确认路径是 /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master

2. 构建并安装 gprMax

python setup.py build

python setup.py install

从你的安装记录看，gprMax 主程序已经成功安装 （看到了 "Installed ... gprMax-3.1.7-py3.7-linux-x86_64.egg"），但在最后检查依赖时，报错缺少 terminaltables 这个包。

terminaltables 是 gprMax 用来在终端打印漂亮表格的可选依赖 （用于显示进度、模型信息等美化输出），不是核心依赖 。缺少它不会影响 gprMax 的仿真计算和输出结果（.h5、.out 文件照样生成），只会让命令行输出看起来稍丑一些（没有表格边框）。

https://pypi.org/project/terminaltables/?referrer=grok.com#files

本地下载这个库，用xftp上传

可以用下面备用命令强制安装：

Bash

复制代码 
pip install --no-index --find-links=. terminaltables-3.1.10.tar.gz

上述不行。

需要下载.whl 文件

在 Xshell 中一步步安装（直接复制粘贴执行）

Bash

复制代码 
# 1. 先确保 conda 和 pip 可用
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

# 2. 进入文件所在目录
cd /storage/public/home/007172/zhangjun

# 3. 确认 whl 文件在那儿
ls | grep terminaltables
# 你应该看到 terminaltables-3.1.10-py2.py3-none-any.whl

# 4. 用 pip 直接安装这个 whl 文件（最简单）
pip install terminaltables-3.1.10-py2.py3-none-any.whl

只是一个无关的警告，它来自系统里某个旧包（twisted）对 PyHamcrest 的依赖要求，但 terminaltables 本身完全不依赖 twisted 或 PyHamcrest，所以这个警告可以完全忽略，不会影响 gprMax 的任何功能。

现在立即测试 gprMax，查看效果

在 Xshell 中执行：

Bash

复制代码 
# 确保 conda/pip 可用（保险起见）
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

# 进入 gprMax 目录
cd /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master

# 运行官方测试模型
python -m gprMax tests/cylinder_Bscan_2D.in

5. 立即测试是否成功（最关键的一步！）

Bash

复制代码 
python -m gprMax tests/cylinder_Bscan_2D.in

  • 如果看到类似： text

    复制代码 
    === Electromagnetic modelling software based on the Finite-Difference Time-Domain (FDTD) method
...
Writing geometry view file...
Simulation completed...

  • 并生成文件（如 cylinder_Bscan_2D.h5、cylinder_Bscan_2D.out），就说明安装完全成功，以后可以直接跑你自己的模型了！

我没有 cylinder------Bscan------2D.in

但是有其他的：

，benchmarking 文件夹里有从小到大的模型文件，如 bench_100x100x100.in（最小的 100³ 网格，运行几秒钟）。

在 Xshell 中执行：

Bash

复制代码 
# 确保 conda 可用
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

# 进入 gprMax-master 目录
cd /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master

# 运行最小的基准模型（加上 -benchmark 模式，会输出性能信息）
python -m gprMax tests/benchmarking/bench_100x100x100.in -benchmark

成功标志：

  • 看到漂亮表格（模型信息、网格大小等）
  • 进度条跑到 100%
  • 运行结束，生成 bench_100x100x100.out 文件（用 ls 查看）

测试通过了

成功了！ 老张还能继续工作！

结果可以用xftp 下载

以后怎么用（超级简单）

每次想跑 gprMax，只需：

Bash

复制代码 
cd 你放模型的目录
python -m gprMax 你的模型文件.in

不需要每次 activate 环境，因为我们直接装在 base 里了。

3 补充运行案例

3.1 仿真路径修改

syl给我发了仿真文件，包括

数据用xftp上传到一个目录

/storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master/tests/simulate

在.in文件里有相对路径

你的 rail_banjie251222.in 文件中这一行：

text

复制代码 
#geometry_objects_read: 0 0 0 E:\SYL\graduate\banjie\banjie251222.h5 E:\SYL\graduate\banjie\materials.txt

用了 Windows 绝对路径（E:...），在 Linux 服务器上完全找不到，必须改成相对路径或服务器上的实际路径。

用 nano 编辑器修改 .in 文件：（这个方法比较笨，直接在xftp用记事本打开修改即可，下面几部就可跳过）

Bash

复制代码 
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
cd /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master/tests/simulate

nano rail_banjie251222.in

找到那一行，改成：

text

复制代码 
#geometry_objects_read: 0 0 0 banjie251222.h5 materials.txt

意思是：几何文件和材料文件就在当前目录下（.in 文件所在目录）。

保存退出：

  • Ctrl + O → 回车（保存）
  • Ctrl + X（退出）

跳过nano修改，回到正文：

第三步：运行仿真

在同一个目录下运行：

Bash

复制代码 
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
cd /storage/public/home/007172/zhangjun/gprMax-master/tests/simulate

python -m gprMax rail_banjie251222.in

成功标志：

  • 看到标题 "rail_banjie"
  • 显示域大小 10×2×0.2 m，分辨率 5 mm，时间窗 20 ns
  • 加载几何文件 banjie251222.h5 和材料（air、zhenmu、stone、dianceng、soil、qingdudubanjie）
  • 显示漂亮表格（材料表、源/接收器等）
  • 进度条从 Model 1/... 开始跑（因为有 src_steps 和 rx_steps 0.05 m，会自动跑多道，形成 B-scan）
  • 最终生成文件：
    • rail_banjie251222.out（文本输出）
    • rail_banjie251222.h5（HDF5 数据，可用于后续成图）
    • 可能还有 geometry 文件 .vti（用 Paraview 看 3D 几何）

耗时5min

但是有报错， 报错原因是网格太大了。（H5文件的网格要修改才能行，否则下面运行报错）

如何消除或减轻这个警告（推荐做法）

你的模型参数：

  • 中心频率：Ricker 波形，频率 2 GHz（#waveform: ricker 1 2e9）
  • 最高介电常数：10（qingdudubanjie）
方案1：最简单（推荐）------ 减小网格尺寸

把 #dx_dy_dz: 0.005 0.005 0.005 改为更细的网格，比如：

text

复制代码 
#dx_dy_dz: 0.002 0.002 0.002   # 2 mm 网格

或折中：

text

复制代码 
#dx_dy_dz: 0.003 0.003 0.003   # 3 mm 网格

代价：网格数增加 4-8 倍，计算时间和内存显著增加（你的域 10×2×0.2 m，5 mm 网格约 80 万单元，2 mm 网格约 5 百万单元）。

方案2：降低激励频率（保持网格不变）

把波形频率从 2 GHz 降到 1 GHz 或 1.5 GHz：

text

复制代码 
#waveform: ricker 1 1.5e9 my_ricker

频率降低，波长变长，相同网格下采样点数增加，色散误差减小。 适合铁路探测（低频穿透深）。

方案3：两者结合

频率降到 1.5 GHz + 网格 3 mm，通常就能把采样点数提高到 10 以上，警告消失。

输出结果：

第四步：查看结果（B-scan 雷达图）

你的模型用了 src_steps 和 rx_steps 0.05 m，应该是跑一个 B-scan（多道剖面）。

跑完后，合并输出（如果没自动合并）：

Bash

复制代码 
python -m tools.outputfiles_merge rail_banjie251222.out

会生成 rail_banjie251222_merged.h5

然后画 B-scan 图并保存为图片（服务器无 GUI，用自定义脚本）：

Bash

复制代码 
cat << EOF > plot_bscan.py
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

f = h5py.File('rail_banjie251222_merged.h5', 'r')

# 假设接收 Ez 分量（铁路轨下常见垂直电场），如不对可改 Ex/Ey
path = '/rxs/rx1/Ez'   # 如果有多接收器，改 rx1/rx2...
data = np.array(f[path])

# 时间轴转 ns
time = np.linspace(0, 20, data.shape[0])  # 20 ns 时间窗

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.imshow(data.T, extent=[0, data.shape[1]*0.05, time[-1], 0], 
           aspect='auto', cmap='gray', vmin=-np.max(np.abs(data)), vmax=np.max(np.abs(data)))
plt.xlabel('Distance (m)')
plt.ylabel('Time (ns)')
plt.title('GPR B-scan (rail_banjie251222)')
plt.colorbar(label='Amplitude')
plt.tight_layout()
plt.savefig('rail_banjie251222_Bscan.png', dpi=150)
plt.close()
print("B-scan 已保存为 rail_banjie251222_Bscan.png")
EOF

python plot_bscan.py

运行后会生成 rail_banjie251222_Bscan.png，用 Xftp 下载到本地看，就是你的铁路半截面 GPR 雷达图（黑白灰度图，异常体会有双曲线反射）。

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