pyfmi.load_fmu で Linux に 'fmu' をロードしたいのですが、エラーが発生します。
env1 の error1:
GLIMDA が見つかりませんでした。トレースバック (最新の呼び出しが最後): ファイル "/home/user/Documents/hdh/paper/ling_min_du.py"、12 行目、モデル内 = pyfmi.load_fmu(fmu_path) ファイル "src/pyfmi/fmi.pyx"、行7899、pyfmi.fmi.load_fmu ファイル「src/pyfmi/fmi.pyx」、2558 行目、pyfmi.fmi.FMUModelCS1。pyfmi.fmi.FMUModelBase のinit ファイル「src/pyfmi/fmi.pyx」、1167 行目。init ファイル "src/pyfmi/fmi.pyx"、45 行目、pyfmi.fmi.encode の TypeError: latin_1_encode() 引数 1 はバイトではなく str でなければなりません
env2 のエラー:
トレースバック (最新の呼び出しが最後): ファイル "ling_min_du.py"、26 行目、モデル = pyfmi.load_fmu(fmu_path) ファイル "src/pyfmi/fmi.pyx"、7898 行目、pyfmi.fmi.load_fmu ファイル "src /pyfmi/fmi.pyx"、pyfmi.fmi.FMUModelCS1 の 2553 行目。pyfmi.fmi.FMUModelBase のinit ファイル「src/pyfmi/fmi.pyx」、1225 行目。init pyfmi.fmi.FMUException: FMU には、このプラットフォーム用のバイナリが含まれていません。
env1: FMILibrary をインストールし、pyfmi を正常にインポートしました。ピップリスト:
Package Version
-------------------- ---------
absl-py 0.7.1
Assimulo 3.0
astor 0.7.1
astroid 2.0.4
certifi 2019.6.16
cycler 0.10.0
Cython 0.29.11
gast 0.2.2
google-pasta 0.1.7
grpcio 1.22.0
h5py 2.9.0
Keras-Applications 1.0.8
Keras-Preprocessing 1.1.0
kiwisolver 1.1.0
lazy-object-proxy 1.4.1
lxml 4.2.3
Markdown 3.1.1
matplotlib 2.2.2
numpy 1.16.4
pandas 0.23.4
Pillow 6.1.0
pip 19.1.1
protobuf 3.8.0
PyFMI 2.5
pyparsing 2.4.0
python-dateutil 2.8.0
pytz 2019.1
scikit-learn 0.20.0
scipy 1.3.0
setuptools 41.0.1
sip 4.19.8
six 1.12.0
tensorboard 1.14.0
tensorflow 1.14.0
tensorflow-estimator 1.14.0rc1
termcolor 1.1.0
tornado 6.0.3
typed-ast 1.4.0
Werkzeug 0.15.4
wheel 0.32.2
wrapt 1.11.2
env2: conda install で pyfmi を再インストールしようとすると、新しいエラーが発生します。ピップリスト:
Package Version
--------------- ---------
Assimulo 3.0
certifi 2019.6.16
cycler 0.10.0
kiwisolver 1.1.0
lxml 4.3.4
matplotlib 3.1.0
numpy 1.16.4
pandas 0.24.2
pip 19.1.1
PyFMI 2.5.3
pyparsing 2.4.0
python-dateutil 2.8.0
pytz 2019.1
scipy 1.3.0
setuptools 41.0.1
six 1.12.0
tornado 6.0.3
wheel 0.33.4
import numpy as np
import pyfmi
import matplotlib.pyplot as plt
fmu_path = './fmu/FeedSystem_Examples_current_2.fmu'
start_time = 0.
final_time = 10.
sample_period = 0.001
simulation_steps = int((final_time - start_time) / sample_period)
model = pyfmi.load_fmu(fmu_path)
opts = model.simulate_options()
opts["ncp"] = simulation_steps
result = model.simulate(start_time=start_time, final_time=final_time, options=opts)
result = np.array(result["massWithStopAndFriction.s"]).reshape(-1, )
plt.figure()
plt.plot(result)
plt.show()