代码收藏家 Lumerical 2024R2中的Python优化库Lumopt配置详解
1.背景：24版Lumerical的一些优点
作为一名光学研究牲（不是）博主和博主朋友一直在关注Lumerical版本更新，尤其是Ansys常常提倡的高性能计算（High-Performance Computing，HPC），毕竟对于一名设备预算有限的学生可以高效完成仿真迭代是一件很有吸引力的事情。
安装完2024R2后，根据之前逆向设计的案例，抓紧跑一波试试。
单纯CPU计算：
3.5×3.5μm^2 仿真区域的SOI器件，需要时间5分半。
尝试GPU加速，简单配置下
同样的仿真，仿真所需时间仅剩1min10s，速度提升了4.71倍！！😀
要知道正常的逆向设计都是要迭代数百代以上，以300代来算，这个器件最后仿真下来，时间可以节省~21.66h（（330-70）×300÷3600），接近一天！不仅如此，采用GPU加速可以避免对CPU的满负荷运行，降低了整夜跑仿真把电脑跑重启导致数据丢失的风险。
未使用GPU时CPU占用率
使用GPU时CPU占用率
因此，学习使用新版Lumerical，并进行逆向设计对于提升科研效率比较有意义√
2.安装lumopt包依赖
考虑到新版lumerical python已更新到3.9.9
为匹配更新，拓展功能。博主将旧版Anaconda(3-5.31)更新至24.10.1版本
创建3.9.9的新环境这一步教程很多，大家可以自行去尝试
git hub下载lumopt压缩包，在包中找到requirements.txt。确定lumopt包依赖
在lumerical内置script中查询三个包需要的版本
代码为
import numpy
print(numpy.__version__)
import scipy
print(scipy.__version__)
import matplotlib
print(matplotlib.__version__)
在anaconda prompt 中使用指令
conda install <package_name>=<version>依次安装三个包的正确版本，安装后环境内包如下
3.下载Lumopt
参考之前博主配置过程
完美解决Windows用户下lumerical(FDTD)的python库lumopt安装方法 – 楚千羽 – 博客园
参考3-6步
到第七步发现Lumopt大量文件缺失后，直接把
E:\Program Files\Lumerical\v242\api\python\lumopt
内的文件直接全部复制到新创立虚拟环境的
E:\Anaconda_envs\envs\inverse\Lib\site-packages\LumOpt-0.0.1-py3.9.egg\lumopt
中去，提示文件重复直接全部替换。
4.配置python api
参考之前博主配置过程
完美解决Windows用户下lumerical(FDTD)的python库lumopt安装方法 – 楚千羽 – 博客园
20版lumerical可以正常配置没有问题，但是24版就会出现无法import lumapi的情况。
博主经过尝试，发现了解决方案
将lumerical_api.pth复制到创建环境内
修改文件内容为
E:\Program Files\Lumerical\v242\api\python
E:\Program Files\Lumerical\v242\api\python\dlls
并保存
之后即可在pycharm中顺利运行案例
作者：Applepie12138
