Ubuntu18.04部署強化學習環境（安裝gym+mujoco+mujoco-py）保姆級教程
阿新 • • 發佈：2021-07-14
本人針對鏟運機的自主鏟裝問題，基於OpenAI gym開發了一個強化學習環境gym-lhd。其系統環境大致要求為：
- 系統 == Ubuntu18.04LTS 下載
- Anaconda(python == 3.6) 官網
- GCC:5.0 安裝
- mujoco == 200官網
- mujoco-py == 2.0.2.9安裝
- gym == 0.15.3安裝
- 其他：'pandas','py-game','matplotlib'
本文以此為例，記錄整個安裝過程以供參考。
Anaconda
- 官網下載安裝指令碼
- 開啟終端，進入指令碼儲存的目錄（如
Downloads） - 在該目錄下執行安裝指令碼，按提示進行安裝（多用
Tab自動補全） - 重啟終端生效
cd Downloads/
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
- 建立名為drl（自定）的python3.6環境，並激活環境
conda create -n drl python=3.6 anaconda
conda activate drl
GCC
可以參考這篇部落格進行gcc多版本的控制，相信你會用得上
mujoco
如何獲得
Computer id？下載申請頁面提供的程式，開啟終端並進入該目錄
cd Downloads/，修改許可權sudo chmod a+x getid_linux,執行./getid_linux
- 安裝
開啟終端，將檔案解壓並複製到新建目錄.mujoco/下
mkdir ~/.mujoco
cp mujoco200.zip ~/.mujoco
cd ~/.mujoco
unzip mujoco200.zip
從郵箱中下載mjkey.txt，複製到.mujoco/中
cp ~/Downloads/mjkey.txt ~/.mujoco
cp ~/Downloads/mjkey.txt ~/.mujoco/mujoco200/bin
- 新增環境變數
sudo echo "export LD_LIBRARY_PATH=~/.mujoco/mujoco200/bin${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}" >> ~/.bashrc sudo echo "export MUJOCO_KEY_PATH=~/.mujoco${MUJOCO_KEY_PATH}" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
測試
cd ~/.mujoco/mujoco200/bin/
./simulate ../model/humanoid.xml
mujoco-py
最簡單的當然是用PIPpip install mujoco-py==2.0.2.9。這裡主要介紹從原始碼安裝：
cd ~/
git clone https://github.com/openai/mujoco-py.git
cd nujoco-py/
sudo apt-get update
sudo apt-get install libgl1-mesa-dev libgl1-mesa-glx libosmesa6-dev
python3-pip python3-numpy python3-scipy
pip3 install -r requirements.txt
sudo apt-get install patchelf
sudo apt-get install libglu1-mesa-dev mesa-common-dev
sudo echo "export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so" >> ~/.bashrc
conda activate drl
sudo python3 setup.py install
測試
ython3
import mujoco_py
import os
mj_path, _ = mujoco_py.utils.discover_mujoco()
xml_path = os.path.join(mj_path, 'model', 'humanoid.xml')
model = mujoco_py.load_model_from_path(xml_path)
sim = mujoco_py.MjSim(model)
print(sim.data.qpos)
# [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
sim.step()
print(sim.data.qpos)
# [-2.09531783e-19 2.72130735e-05 6.14480786e-22 -3.45474715e-06
# 7.42993721e-06 -1.40711141e-04 -3.04253586e-04 -2.07559344e-04
# 8.50646247e-05 -3.45474715e-06 7.42993721e-06 -1.40711141e-04
# -3.04253586e-04 -2.07559344e-04 -8.50646247e-05 1.11317030e-04
# -7.03465386e-05 -2.22862221e-05 -1.11317030e-04 7.03465386e-05
# -2.22862221e-05]
gym
最簡單的當然是用PIPpip install gym==0.15.3。這裡主要介紹從原始碼安裝：
cd ~/
git clone https://github.com/openai/gym.git
cd gym/
git checkout 0.15.3
apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig Pillow libglfw3-dev
pip install -e '.[all]'
測試
pytest
本文來自部落格園，作者：葉小蝸，轉載請註明原文連結：https://www.cnblogs.com/yexiaowo/p/gym.html