ubuntu 16.04安装gym

秒速五厘米 2023-06-25 11:27 22阅读 0赞

**1.安装gym也要在虚拟环境下进行安装，对于虚拟环境的建立，使用conda，可以参考博客**  
[https://blog.csdn.net/qs17809259715/article/details/103729478][https_blog.csdn.net_qs17809259715_article_details_103729478]

## 方法一： ##

**1.第一次尝试：**  
前提要先进入虚拟环境，然后使用如下命令

sudo 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
    git clone https://github.com/openai/gym.git
    pip install -e .[all]

**报错**  
ERROR: File “setup.py” not found. Directory cannot be installed in editable mode: /home/qxw

突然发现再使用–user的时候，因为新开终端，而没有进入gym路径，导致出错。  
在cd 切换到gym路径后，运行pip install --user -e ‘.\[all\]’，问题解决。

**最终命令：**

安装完后，要想使用gym，需要先进入到gym文件夹，也就是cd gym。然后在在jupyter notebook中打开，导入import gym就可以使用了。

**如果想直接在虚拟环境中使用，则需要配置环境变量**  
执行以下命令进入配置文件：

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾追加如下代码：

//"home/qxw/gym"是我的机器中gym路径，大家自行更换
    export PYTHONPATH="/home/qxw/gym:$PYTHONPATH"

执行source命令使修改生效：

source ~/.bashrc

## 方法二： ##

gym 的最基本款

# python 2.7, 复制下面
    $ pip install gym
    
    # python 3.5, 复制下面
    $ pip3 install gym

如果在安装中遇到问题. 可能是缺少了一些必要模块, 可以使用下面语句来安装这些模块(安装时间可能有点久):

# MacOS:
    $ brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget
    
    # Ubuntu 14.04:
    $ 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

gym全套款

# python 2.7, 复制下面
    $ pip install gym[all]
    
    # python 3.5, 复制下面
    $ pip3 install gym[all]

## 简单测试 ##

打开一个终端，先激活虚拟环境：

source activate myGym

输入"python"进入shell界面，输入以下代码：

import gym
    import tensorflow
    env=gym.make('CartPole-v0')
    env.reset()
    env.render()

生成下图，说明环境搭建成功  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FzMTc4MDkyNTk3MTU_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
参考博客：  
[https://blog.csdn.net/potentme/article/details/79192807][https_blog.csdn.net_potentme_article_details_79192807]  
[https://blog.csdn.net/Will\_Ye/article/details/81087463][https_blog.csdn.net_Will_Ye_article_details_81087463]  
[https://blog.csdn.net/weixin\_35498622/article/details/83588591][https_blog.csdn.net_weixin_35498622_article_details_83588591]  
[https://blog.csdn.net/ms961516792/article/details/79122914][https_blog.csdn.net_ms961516792_article_details_79122914]

[https_blog.csdn.net_qs17809259715_article_details_103729478]: https://blog.csdn.net/qs17809259715/article/details/103729478
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FzMTc4MDkyNTk3MTU_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191229142708510.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FzMTc4MDkyNTk3MTU=,size_16,color_FFFFFF,t_70
[https_blog.csdn.net_potentme_article_details_79192807]: https://blog.csdn.net/potentme/article/details/79192807
[https_blog.csdn.net_Will_Ye_article_details_81087463]: https://blog.csdn.net/Will_Ye/article/details/81087463
[https_blog.csdn.net_weixin_35498622_article_details_83588591]: https://blog.csdn.net/weixin_35498622/article/details/83588591
[https_blog.csdn.net_ms961516792_article_details_79122914]: https://blog.csdn.net/ms961516792/article/details/79122914