第一步 安装插件

建议全程在conda下配置.
目前能想到的

numpy 1.19.2
dataclasses 0.7
tensorflow 2.3.0
keras 2.4.3
onnx 1.8.0
groubypy 9.0.1

第二步 选择解释器环境

如果我们要在IDE环境下运行或者DEBUG项目,需要在pycharm中配置一些东西.

点setting -> Project:venus 1.01 -> Project Interpreter选择我们的milp环境,当然上一步都要安装在milp 的conda环境下.

第三步 配置运行参数

第二步结束之后,就要在IDE环境下运行,在pycharm 右上角选择__main__.py,在editConfiguration下的Parameters下输入以下内容用于执行acas相关验证.
acas Xu的配置参数

--property
acas
--acas_prop
2
--net
./resources/acas/models/acas_1_1.h5
--st_ratio
0.7
--depth_power
20.0
--splitters
1
--workers
4
--offline_dep
False
--online_dep
False
--ideal_cuts
False
--timeout
3600

mnist的配置参数

--property
lrob
--lrob_input
./resources/mnist/evaluation_images/im1.pkl
--lrob_radius
0.05
--net
./resources/mnist/mnist-net.h5
--st_ratio
0.4
--depth_power
4
--splitters
1
--workers
2
--offline_dep
True
--online_dep
True
--ideal_cuts
True
--timeout
3600
--logfile
"mnist.log"

最后记得apply修改.