离线安装pyscf 2.0

PySCF联网在线安装只需pip install pyscf一行命令即可，能联网的建议通过联网安装。本文介绍的是离线安装步骤，适合不允许联网或很难联网的内部节点。读者在开始编译前需确认自己机子上有gcc和g++编译器，有MKL数学库，以及cmake软件。运行如下命令可查看自己机子上是否存在

which gcc
which g++
which cmake
cmake --version
echo $MKLROOT

笔者撰文时用的gcc版本为4.8.5（更高版本亦可），cmake版本为3.19（不能低于3.5），MKL数学库用的是Intel Parallel Studio XE 2019 update 5里的（更高版本的更好，最新的Intel OneAPI也可），Python用的是Anaconda Python 3，版本为3.7.6（不推荐低于3.7）。读者机子上若缺少任一前提条件请自行安装。

1.下载

先到官网下载PySCF压缩包

***/pyscf/pyscf/releases

本文以2.1.1版为例，但安装过程对目前所有2.x版均适用。下载得到pyscf-2.1.1.tar.gz。解压，进入lib目录

tar -zxf pyscf-2.1.1.tar.gz
cd pyscf-2.1.1/pyscf/lib

打开此目录下的CMakeLists.txt文件，搜索URL或GIT_REPOSITORY可以看到所需三个库的网址和版本号，然后到对应网址去下载相应版本的压缩包即可。方便起见，这里把网址也贴出来

***/sunqm/libcint/archive/refs/tags/v5.1.5.tar.gz
***/libxc/libxc/-/archive/5.2.0/libxc-5.2.0.tar.gz
***/fishjojo/xcfun/archive/refs/tags/cmake-3.5.tar.gz

笔者按照这些网址下载下来的压缩包分别是

libcint-5.1.5.tar.gz
libxc-5.2.0.tar.gz
xcfun-cmake-3.5.tar.gz

注意：不是随便什么版本、或最新版本的库都能搭配pyscf-2.1.1。版本搭配见下表

2.编译libcint

到存放压缩包的目录下（与刚刚pyscf-2.1.1/pyscf/lib目录可以无关），依次执行

tar -zxf libcint-5.1.5.tar.gz
cd libcint-5.1.5
mkdir build && cd build
cmake -DWITH_F12=1 -DWITH_RANGE_COULOMB=1 -DWITH_COULOMB_ERF=1 
-DMIN_EXPCUTOFF=20 -DKEEP_GOING=1 
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/home/$USER/software/cint_and_xc 
-DCMAKE_INSTALL_LIBDIR:PATH=lib ..
make -j8
make install

这里的库存放路径/home/$USER/software/cint_and_xc是笔者的个人偏好，读者可以按照自己的喜好或需求更改。-j8表示8核并行编译，若读者机子没有8核，则应去掉-j8。

3.编译libxc

到存放压缩包的目录下，依次执行

tar -zxf libxc-5.2.0.tar.gz
cd libxc-5.2.0
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DBUILD_SHARED_LIBS=1 
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/home/$USER/software/cint_and_xc 
-DCMAKE_INSTALL_LIBDIR:PATH=lib ..
make -j8
make install

4.编译xcfun

到存放压缩包的目录下，依次执行

tar -zxf xcfun-cmake-3.5.tar.gz
cd xcfun-cmake-3.5
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DBUILD_SHARED_LIBS=1 
-DXCFUN_MAX_ORDER=3 
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/home/$USER/software/cint_and_xc 
-DCMAKE_INSTALL_LIBDIR:PATH=lib ..
make -j8
make install

上述四步完成后，可以在/home/$USER/software/cint_and_xc下发现有bin、include、share和lib四个文件夹。接着将lib路径添加进环境变量，即打开~/.bashrc文件写入

export LD_LIBRARY_PATH=/home/$USER/software/cint_and_xc/lib:$LD_LIBRARY_PATH

然后source ~/.bashrc使之生效。几个库的tar.gz压缩包和解压出来的文件夹都可以删了，保留cint_and_xc文件夹即可.

5.安装PySCF

我们回到本文一开始提到的pyscf-2.1.1/pyscf/lib目录，再次打开CMakeLists.txt文件，找到第一个# set(BLAS_LIBRARIES这一行，在此处删除注释符号“# ”（注意是井号和空格两个字符），更改mkl库路径为当前系统下的mkl路径，例如笔者机子上的是

/opt/intel/mkl/lib/intel64

注意别把前头的-L删了，也别把后面一堆-lmkl_xxx删了。如果读者用的是Intel OneAPI，MKL库路径略有不同，这里举一个例子

/opt/intel/oneapi/mkl/latest/lib/intel64

读者需根据自己机子实际情况修改。注意下面几行“or”部分不用动。接着执行

mkdir build && cd build
cmake -DBUILD_LIBCINT=0 -DBUILD_LIBXC=0 -DBUILD_XCFUN=0 
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/home/$USER/software/cint_and_xc ..
make

安装完成后将PySCF的路径添加进~/.bashrc文件：

export PYTHOnPATH=/home/$USER/software/pyscf-2.1.1:$PYTHONPATH

完成安装。最后同样要记得执行source ~/.bashrc，或者退出重登。

6.测试例子

随便测试个CCSD(T)计算。新建一个文件a.py，写入

from pyscf import gto, scf, cc
mol = gto.M(atom='H 0 0 0; F 0 0 1.1',basis='ccpvdz')
mf = scf.RHF(mol)
mf.kernel()
mycc = cc.CCSD(mf)
mycc.frozen = 1
mycc.kernel()
mycc.ccsd_t()

保存。运行

python a.py

输出

converged SCF energy = -99.9873974403487
E(CCSD) = -100.2018830963878 E_corr = -0.2144856560390928
CCSD(T) correction = -0.00239622928398965

读者可以自行用高斯做个计算对比。注意高斯在电子相关计算中默认冻结芯轨道，而PySCF默认不冻结。对于氟化氢这个例子需要冻结的轨道只有1个，即F原子的1s轨道，因此这里显式地设定了mycc.frozen = 1让其与高斯一致。

7.安装dmrgscf,shciscf等extension

这在pyscf-1.7.6（及更旧版本）里是内置好的module，无需安装。如果读者对DMRG,SHCI计算不感兴趣，则不用安装，可跳过这一步。这个文件夹从pyscf-2.0开始被移出，需要用户手动下载，安装方法见《离线安装PySCF-2.x-extensions》

***/jxzou/qcinstall/-/blob/main/%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%AE%89%E8%A3%85PySCF-2.x-extensions.md

8.可能遇到的问题

（1）如果编译时报错找不到libmkl_avx.so，并且你使用的是Intel OneAPI 2021.x版本，且你在$MKLROOT/lib/intel64/目录下能找到libmkl_avx.so.1，却找不到libmkl_avx.so，这时需要你手动创建软链接，即

cd /opt/intel/oneapi/mkl/latest/lib/intel64/
ln -s libmkl_avx.so.1 libmkl_avx.so

上述操作需要管理员权限（若Intel编译器没装在/opt/下，而是装在用户目录下，则无需管理员权限），然后再编译PySCF。注意这点与下述（2）是不同的问题，不能混为一谈。
（2）如果运行时报错找不到库mkl_def.so和mkl_avx2.so，可回到上述第5点中再次打开CMakeLists.txt文件，在-lmkl_avx后添加-lmkl_def -lmkl_avx2，保存。进入build目录，从本文第5点cmake处重新开始（含cmake操作）。
（3）如果编译PySCF中途更换了任何相关的编译器或库版本，应先在build/下执行make clean清理上次编译残留文件，然后再进行编译。
（4）若使用Intel 2019 update 3搭配Anaconda Python 3.8.x编译PySCF，运行时可能会报错libmkl_avx.so: undefined symbol: mkl_dnn_getTtl_F32，笔者没什么优美的解决办法，但笔者经过大量尝试，发现安装Anaconda Python 3.7.6（即降版本）或安装更高版本Intel编译器可解决该问题。各个版本的Anaconda Python可以到镜像网站

***/anaconda/archive

下载，其中文件名和版本号的对应关系为
Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh <-> Python 3.7.6
Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh <-> Python 3.8.3
Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh <-> Python 3.9.12