Windows环境下配置深度强化学习环境玩Atari游戏
Windows下配置深度强化学习Atari环境(gym)
1.在anaconda命令行下创建新的环境
conda create -n 环境名 python=3.8.5 #可以定义自己的环境名
2.激活环境
activate 环境名
补充:
如果需要cuda加速需要安装cuda和cudnn
安装cuda:
查看自己电脑的显卡版本,去https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive网站找到自己显卡对应的cuda版本下载,
下载完成后安装在默认路径下(否则安装完成后会看不到自己设置的文件夹)
Win+R,输入cmd.打开命令行,输入nvcc -V 出现版本号则安装成功
安装cudnn:
进官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,依据cuda版本选择相应cuDNN版本
下载完成后是一个压缩包,将其解压缩后的三个文件夹复制到cuda安装路径上
Win+R,输入cmd.打开命令行,输入nvidia-smi 成功输出则安装成功
3.安装tensorflow环境
conda install -c anaconda tensorflow-gpu
根据自己的需要安装GPU或者CPU版本
4.安装keras
conda install -c anaconda keras-gpu
根据自己的需要安装GPU或者CPU版本
5.安装pytorch
这里最好能够去pytorch官网(https://pytorch.org/)查看自己前面安装版本对应的pytorch安装命令(对应GPU、CPU及CUDA版本不同安装命令有区别)
conda install -c pytorch pytorch
6.安装gym环境
pip install gym
pip install --no-index -f https://github.com/Kojoley/atari-py/releases atari_py
测试代码:
import gym
env = gym.make('MountainCar-v0')
for i_episode in range(10):
observation = env.reset()
for t in range(1000):
env.render()
action = env.action_space.sample()
observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
break
env.close()
成功运行则安装成功
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