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离散强化学习 d4rl环境安装

我是在算力云上进行的安装，具体操作参考
都是小徐的血泪史啊啊啊

首先是算力云的使用，在本机安装的同学可以直接跳过这一步(●’◡’●)
1.选一个GPU，随机选，选便宜的（bushi）

2.选择镜像

3.点击右下角立即创建后，开机等待

4.进入JupyterLab,点击终端。结束。★,°:.☆(￣▽￣)/$:.°★ 。
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第一步——创建环境

conda create -n d4rl_env python=3.7

安装成功后要 输入conda init ，然后关闭终端，重新进入。
激活环境

conda activate d4rl_env

激活成功的界面就是小括号里的base变成你的环境名（如下图）

注意：在之前的很多次安装中，我都是在安装mujoco之前安装这些库，但是一直会遇到各种错误，后来我尝试先安装mujoco，就成功安装了。所以第一次按照正常流程安装的你，如果安装失败，可以直接跳到mujoco的安装，忽略下面的包安装。（感觉实际运行代码过程中也会遇到各种各样的包版本问题）
但是我成功安装mujoco和d4rl之后，安装不上这些包，目前还没解决，小徐会随时更新哒(●’◡’●)

安装相应的库（这一步可能出错多次，反复输入命令直至成功即可，需要等很久很久，花都谢掉的那种~≡(▔﹏▔)≡）

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

记录一下安装的版本信息，因为有两个差不过1G多的包，所以拼网速的时刻到了kkk(∪.∪ )…zzz

经过漫长的等待，安装完成后，我们输入以下命令进行检查是否安装成功
首先进入python（直接输入python）

import torch
print(torch.__version__)  #注意是双下划线

输出结果如下证明我们安装成功

对了，退出python命令是exit()
（我第一次操作真的啥啥不知道，完全靠自己摸索，哭哭━┳━　━┳━）
到此环境安装配置结束🎊

mujoco安装

linux下基础命令一些基本命令 cd进入文件 cd–退出文件
cd进入文件，下载压缩包
（新建一个Downloads文件夹，下载的东西都放在里边）

cd ~/Downloads/
wget https://github/deepmind/mujoco/releases/download/2.1.0/mujoco210-linux-x86_64.tar.gz

这一步也挺慢的。。。

解压

tar -zxvf mujoco210-linux-x86_64.tar.gz

然后改名字

mv mujoco210-linux-x86_64.tar.gz mujoco210

解压之后Downloads文件夹下多出来一个mujoco210文件夹

新建文件夹mujoco，把解压后的文件复制到我们之前建的mujoco文件夹下

mkdir ~/mujoco
cp -r mujoco210 ~/mujoco

接下来是环境变量的设置，如果你要在自己的电脑上安装，可以参考一些文章：

https://zhuanlan.zhihu/p/649494341
https://zhuanlan.zhihu/p/489475047
https://jasonzhujp.github.io/2023/04/06/coding-d4rl-install/

vim ~/.bashrc#进入配置文件

复制下面这条报错信息到文件最后，然后按电脑esc键，输入：wq!保存退出(英文状态下)。

export MUJOCO_KEY_PATH=~/.mujoco${MUJOCO_KEY_PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/root/.mujoco/mujoco210/bin
#export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/nvidia

需要更新一下

source ~/.bashrc

然后重新激活环境
然后测试看安装是否成功

cd ~/mujoco/mujoco210/bin
./simulate ../model/humanoid.xml

好像会出现一个木偶小人

但是我的只会出现一个版本信息，不会出现小人，网上的回复是可以忽略。

over!!!

Mujoco_py安装

#git clone https://github/openai/mujoco-py.git
#cd mujoco-py
#pip install -e .
pip install mujoco_py
cd mujoco-py
pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -r requirements.dev.txt

输入以上三条指令后，运行界面如下：

直接输入pip安装界面如下

然后检查，还是在python下

import mujoco_py

出现报错（正常现象）

找不到路径，网上说是因为要下载mjkey？

这里还要到https://www.roboti.us/license.html这个网址申请mjkey，点击activation key，会下载一个.txt文件，把文件复制到mujoco210的bin文件夹下和mujoco文件夹下


新的报错

fatal error: GL/osmesa.h: No such file or directory，那就安装libosmesa6-dev

sudo apt installaptitude
#选y
sudoaptitudeinstall libosmesa6-dev
#第一次选n，后两次选y

问题解决，再次在python下输入import mujoco_py,出现其他报错

Error: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘patchelf’: ‘patchelf’

sudo apt-get update -y
sudo apt-get install -y patchelf

问题解决，我可真棒~(✿◡‿◡)
…………………………………………………………………………
这一步可能出现不同报错，就反复解决，然后import mujoco_py
直到不报错，就安装成功了。
。以下代码逐行输入

import mujoco_py
import os
mj_path = mujoco_py.utils.discover_mujoco()     # 这里好像修改了？改成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]

安装dm

pip install dm_control

安装d4rl

克隆仓库‘

git clone https://github/rail-berkeley/d4rl.git

找到到d4rl目录下的setup.py文件，注释mujoco_py, dm_control

安装后在python下逐行敲入以下代码

# installing
pip install -e .

# 测试,创建test_d4rlpy.py并添加如下内容 vim test_d4rl.py

import gym
import d4rl # Import required to register environments

# Create the environment
env = gym.make('maze2d-umaze-v1')

# d4rl abides by the OpenAI gym interface
env.reset()
env.step(env.action_space.sample())

# Each task is associated with a dataset
# dataset contains observations, actions, rewards, terminals, and infos
dataset = env.get_dataset()
print(dataset['observations']) # An N x dim_observation Numpy array of observations

# Alternatively, use d4rl.qlearning_dataset which
# also adds next_observations.
dataset = d4rl.qlearning_dataset(env)

或者vim新建一个test_d4rl.py文件，然后再输入python test_d4rlpy.py。
测试结果如下

结束。撒花★,°:.☆(￣▽￣)/$:.°★ 。

本文标签： 环境d4rl

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