常见问题

安装和许可配置相关

问: 配置许可时报错 invalid username 是什么原因？

答: 此错误表明在申请时username填写错误，使用正确的username重新填表申请即可。关于不同操作系统下如何获取username，请查看杉数官网求解器COPT申请页的操作指引，请在申请原因中备注 “用户名填写错误重新申请” ，我们会为您重新发放正确用户名的许可。

问: 下载COPT后，计算机安装的某杀毒软件报告存在病毒，自动将其隔离。

答: 从COPT官方下载链接下载的COPT软件为正式版本，COPT软件开发时未使用任何可疑的病毒行为操作，可以确定是杀毒软件误报，请用户暂时关闭杀毒软件后再下载即可。

问: 验证许可（执行 copt_licgen -v ）后报错： Missing Files 或 Invalid Signature 。

答: 此类错误表明许可文件配置失败，请参考安装说明：配置许可文件检查是否按照许可文件配置的步骤进行，常见原因如下：
1. 当前工作目录下的许可文件和COPT的版本不适配（如：许可文件是4.0版本，而COPT是5.0版本的），请检查 "license.dat" 中的 VERSION 和COPT的大版本号是否一致，若不一致请前往杉数官网求解器COPT申请页重新申请，我们会为您发放最新的许可。
2. Windows系统中，若COPT软件安装在系统盘（一般为 C 盘）非用户目录下（如：默认安装路径 "C:\Program Files\copt70" ，则需要 以管理员权限 打开Windows命令行窗口后，再执行许可获取命令 copt_licgen 。

问: 原先已安装了旧版本的COPT Python接口（ coptpy ），现在如何升级到新版本呢？

答: 请参考 Python快速入门：升级教程查看详细步骤。

MacOS系统

问: MacOS系统中调用 coptpy 报错： ImportError: from .coptpywrap import * symbol not found in flat namespace 。

答: 在COPT 6.5.12版本之前，可能会出现这种错误。这是因为在MacOS系统中，coptpy 和Anaconda的架构不匹配。如 coptpy 是M芯片系列（arm64架构），而Anaconda是x86架构的，可以安装支持arm64架构的Anaconda以解决此问题。从COPT 6.5.12开始，针对MacOS系统，我们提供universal 安装包，兼容两种架构，则不会出现上述不匹配情况，通过升级COPT至最新版即可解决此问题。

问: MacOS系统中配置许可时，在终端执行 copt_licgen 命令，报错： command not found: copt_licgen 。

答: 这种错误是因为没有配置COPT的相关环境变量，在MacOS系统中，安装COPT后还需配置环境变量，请参考安装说明：MacOS系统章节获取详细的安装指引。

问: 在手动配置环境变量时，从文档中直接复制需添加内容至 .zshrc 文件或者 .bash_profile 文件中，导致配置失败。

答: 由于文档编码问题，不能直接复制上述环境变量至相应文件中，需要手动输入环境变量的内容。

Windows系统

问: 在Windows系统中，执行 copt_licgen 生成许可文件时，报错无法写入许可文件到硬盘，错误信息如： error opening file 。

答: 若COPT软件安装在系统盘（一般为 C 盘）非用户目录下（如：默认安装路径 "C:\Program Files\copt65" ，则需要 以管理员权限 打开Windows命令行，再执行许可获取命令 copt_licgen ，才能正常写入许可文件到 C 盘。对于用户目录如 "C:\Users\shanshu" 下执行许可获取命令，则不需要管理员权限。

问: 在Windows系统中，通过 pip install coptpy 的方式安装COPT Python接口时报错： could not find a version, no matching distribution ，是什么原因？

答: 对请勿使用通过Microsoft Store安装的Python，建议从 Anaconda发行版或者 Python官方发行版下载Python。

问: 在Windows系统中，通过COPT安装包的方式（ python setup.py install ）安装COPT Python接口, 报错 could not create build 。

答: 若COPT安装在系统盘（一般为 C 盘）非用户目录下（如：默认安装路径 "C:\Program Files\copt70"，则需要先 以管理员权限 打开命令行窗口后，再执行命令 python setup.py install 。

建模求解和功能使用相关

问: 在创建COPT求解环境时，会输出两行版本信息，如果我希望关闭这些信息，应该如何操作呢？

答: 可以在创建求解环境之前，通过在 EnvrConfig 中设置 'nobanner' 为 '1' 以进行关闭。以Python API为例，具体操作如下：
```
envconfig = coptpy.EnvrConfig()
envconfig.set('nobanner', '1')
env = coptpy.Envr(envconfig)
model = env.createModel()
```
问: 如何处理模型不可行的情况呢？

答: COPT提供计算IIS和可行化松弛的功能以分析模型不可行的原因：计算IIS会获得最小不可行约束和变量集合，可行化松弛尝试以最小的改动让模型变得可行。详细介绍和用法请查看不可行模型处理章节。
问: 使用COPT的矩阵建模方式，在添加矩阵变量时，报错 ValueError: cannot create object arrays from iterator. 是什么原因？

答: COPT Python支持的矩阵建模功能有最低版本要求，NumPy 最低版本要求为1.23， Python 最低版本要求为3.8）。可以通过 pip install --upgrade numpy 将 NumPy 升级至最新版本。
问: 使用Python接口添加模型约束时，如果觉得建模速度慢，有什么建模改进方式吗？

答: COPT python包支持直观地创建线性、二次和半定表达式。对于线性和二次表达式，建议使用 quicksum() 来创建表达式对象；对于线性和半定表达式，建议使用 psdquicksum() 来创建表达式对象。他们都优化了表达式项的求和，比直接使用加号运算符在建模性能上会好很多。

GPU使用相关

问: 启用GPU求解模式对CUDA库的版本有什么要求吗？

答: COPT对CUDA库的最低版本要求是11.7。我们推荐安装CUDA 12.0及以上版本，可以直接使用官方安装包进行安装。如果需要安装CUDA V11版本，最佳实践是分别安装CUDA Driver和CUDA Toolkit：

（1）首先，请单独下载并安装CUDA Driver（针对Linux系统，CUDA Driver最低版本要求是525.60.13；针对Windows系统，CUDA Driver最低版本要求是527.41）；

（2）其次，请下载11.7及以上的CUDA官方安装包，在安装时仅安装CUDA Toolkit即可，无需选择CUDA driver。
问: 启用GPU求解模式对GPU架构有什么要求吗？

答: GPU架构至少需要是Maxwell架构及之后的升级版（Maxwell架构是NVIDIA在2014年推出的一种GPU架构，是其先前Kepler架构的升级版）
问: 客户端机器无法正常使用GPU求解模式，常见的报错信息及可能原因有哪些呢？

答: 常见的报错信息及可能原因如下：

（1）求解日志提示 "NO CUDA libraries available" 说明缺失必要的CUDA库函数，可以尝试检查并设置环境变量 LD_LIBRARY_PATH 指向CUDA安装目录所在的路径。（请按照CUDA安装完成后的提示进行配置，Windows系统安装时会自动配置环境变量；Linux系统通常需要手动配置环境变量，目录形如： "/usr/local/cuda/lib64" ）；

（2）求解报错 "Fail to solve problem"，通常是由于CUDA Driver的版本过低导致的，请升级Driver版本（Linux系统：525.60.13及以上；Windows系统：527.41及以上）以解决此问题；

（3）求解报错 "sparse matrix format CUSPARSE_FORMAT_CSC is not supported" ，通常是由于CUDA Toolkit的版本过低导致的（通常CUDA V11.2至V11.6之间会出现此类报错），请升级CUDA至11.7及以上的版本以解决此问题。
问: 我的客户端机器有多个GPU存在，同时设置了参数 GPUDevice 使用指定的GPU编号，为什么在求解时还是只检测到编号为0的GPU呢？

答: 请检查环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 是否手动设置了指定的GPU设备对CUDA可见，请尝试不要设置该环境变量，以使得COPT求解器能够检测到当前机器上所有可用的GPU。
问: 通过Windows系统的WSL（Windows Subsystem for Linux）使用COPT的GPU求解模式，为什么安装了符合版本要求的CUDA库（V12及以上），但还是会报错呢？

答: 请检查CUDA Driver的版本是否符合要求，WSL在安装CUDA时通常会跳过Driver安装，而直接使用Windows里已经安装的Driver，请手动升级CUDA Driver版本，然后重启WSL以解决此问题。