2. 安裝與環境設定

在使用 EvoX 之前，您需要正確安裝軟體及其依賴項。本章涵蓋 Windows 和 Linux 的安裝步驟，以及如何準備和配置所需的依賴項。安裝前請確保滿足基本系統需求：Python 3.10+、足夠的磁碟空間，以及可選的支援 GPU 和相應的驅動程式。

依賴項與準備工作

Python 環境：EvoX 建立在 Python 之上，因此請確保已安裝 Python 3.10 或更高版本。建議使用虛擬環境（如 venv）以避免依賴項衝突。
PyTorch：EvoX 使用 PyTorch 進行張量運算和硬體加速。因此，在安裝 EvoX 之前必須先安裝 PyTorch。根據您的硬體選擇版本：如果有 NVIDIA GPU，請安裝 CUDA 版本；如果是 AMD GPU，請安裝 ROCm 版本；如果沒有 GPU，則安裝 CPU 版本。請參閱 PyTorch 官方指南獲取相應的指令，例如：
```
# For NVIDIA GPUs (CUDA)
pip install torch torchvision torchaudio

# For AMD GPUs (ROCm)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2.4

# For CPU-only
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```

建議在安裝前將 pip 更新至最新版本，並確保網路連線穩定（套件將從 PyPI 下載）。環境準備就緒後，即可安裝 EvoX。

Windows 安裝

Windows 使用者可以選擇 自動腳本安裝 或 手動安裝。官方的一鍵安裝程式提供了一種簡單的方法，可以在乾淨的環境中設定 EvoX 及其依賴項，但手動安裝允許更多的控制權。

選項 1：使用一鍵安裝腳本 (win-install.bat) EvoX 為 Windows 10/11 (64-bit) 提供了一個快速安裝腳本。該腳本會安裝 Miniforge3（輕量級 Conda）、Python、PyTorch（含 CUDA）、EvoX 以及 VSCode 和 Git 等實用工具。使用方法：

從 EvoX 文件或 GitHub 下載 win-install.bat。確保您已安裝 NVIDIA 驅動程式並擁有穩定的網路連線。
執行腳本。它不需要管理員權限，但在執行過程中可能會請求權限——請允許。腳本將自動安裝並配置所有內容。
等待完成。成功後，您會看到一條訊息，VSCode 可能會自動開啟。EvoX 及其依賴項將被安裝。

注意：如果腳本因網路問題失敗，請關閉並重新執行。它支援失敗後續傳。

選項 2：手動安裝 手動安裝 EvoX：

安裝 GPU 驅動程式：從官方網站安裝最新的 NVIDIA 驅動程式。如果沒有獨立 GPU，請跳過此步驟。
安裝 Python：下載適用於 Windows 的 Python 3.10+，並在安裝過程中啟用「Add Python to PATH」。
安裝 PyTorch：開啟 CMD 或 PowerShell，根據您的硬體安裝 PyTorch：
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
(可選) 安裝 Triton 編譯器：Windows 上的 PyTorch 缺乏 Triton 支援。如果您想使用 torch.compile（在 PyTorch 2.0 中可用），請安裝第三方 triton-windows。這是可選的，但對效能優化很有用。

安裝 EvoX：

pip install "evox[default]"

# Optional extras:
pip install "evox[vis]"           # Visualization support
pip install "evox[neuroevolution]" # Neuroevolution support

`> 注意：

某些套件可能需要額外的系統依賴項。如果是這種情況，安裝程式會提示您類似以下的訊息：console error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools”: https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/


當您遇到此類訊息時，請按照提供的說明安裝必要的依賴項，然後再繼續。

Linux 安裝

在 Linux（例如 Ubuntu）上安裝 EvoX 非常簡單，主要透過 pip 處理。

安裝系統依賴項：確保已安裝基本的開發工具和 Python 3.10+。您可以使用套件管理器（apt, yum）或 Anaconda。
安裝 GPU 驅動程式（如果使用 GPU）：使用適當的套件管理器（例如 apt）安裝 NVIDIA 驅動程式。使用 nvidia-smi 驗證安裝。如果使用 CPU 則跳過。

注意： 在 WSL 上，不要在 Linux 子系統內安裝 NVIDIA 驅動程式——請在 Windows 端安裝。

提示： 您很可能只需要安裝驅動程式，而不需要安裝 CUDA 或其他依賴項。這些函式庫已經包含在透過 pip 安裝的 PyTorch 中。

提示： 所需的驅動程式版本取決於您的硬體。如果您擁有較新的 NVIDIA GPU，使用最新的驅動程式版本通常是最佳選擇。為了確保更好的相容性並獲取最新的驅動程式，通常建議使用較新的 Linux 發行版（例如 Ubuntu 25.04 而非 22.04）。

安裝 PyTorch：與 Windows 一樣，根據硬體進行安裝。請參閱 PyTorch 官方指南。
安裝 EvoX：
```
pip install evox
```
或者安裝額外組件：
```
pip install evox[vis,neuroevolution]
```
這將安裝視覺化模組和神經進化依賴項（如 Brax）。您也可以選擇單獨的額外組件，如 vis 或 neuroevolution。

容器安裝 (Docker, Podman)

對於 AMD GPU 使用者或尋求環境隔離的使用者，建議使用 Docker。例如，使用帶有 ROCm 的官方 PyTorch Docker 映像檔：

docker run -it --gpus all --shm-size=8g rocm/pytorch:latest

在容器內，像往常一樣使用 pip 安裝 EvoX。

驗證 EvoX 安裝

要驗證 EvoX 是否已正確安裝：

基本檢查：在終端機或 Python shell 中執行：
```
from torch.utils.collect_env import get_pretty_env_info
import evox
print(get_pretty_env_info())
```
這將列印 PyTorch 和系統配置資訊。如果匯入 EvoX 沒有錯誤，則安裝成功。您也可以檢查版本：
```
import evox
print(evox.__version__)
```
可選設定：您可以調整與效能相關的設定，例如：
- 設定環境變數如 OMP_NUM_THREADS 以控制 CPU 執行緒數量
- 使用 --shm-size 增加 Docker 共享記憶體
- 確保您的 IDE（Jupyter, PyCharm 等）使用正確的 Python 環境

設定完成後，您就可以開始使用 EvoX 進行優化了。