openai，gym安装

OpenAI Gym是一个开源的Python库，旨在为强化学习算法提供各种博弈和机器人控制等环境，支持在这些环境中进行训练和评估。 它由一组接口和环境组成，用于测试和比较强化学习算法的性能。 在本文中，我们将讨论如何在Ubuntu操作系统上安装OpenAI Gym。

步骤1：安装Anaconda

首先，需要安装Anaconda（一个Python发行版），以便我们可以更方便地管理Python环境和依赖项。 可以从Anaconda官网下载并安装Anaconda，链接为https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads

安装完成后，在终端中运行以下命令，以确保安装成功：

```bash

conda --version

```

步骤2：安装OpenAI Gym

在安装OpenAI Gym之前，确保已更新Python到最新版本：

```bash

conda update python

```

现在我们可以开始安装OpenAI Gym。

使用以下代码行安装OpenAI Gym：

```bash

pip install gym

```

步骤3：测试Gym安装

Gym安装完成后，应该测试一下是否能够正常加载环境。 可以在Python控制台中尝试以下代码：

```python

import gym

env = gym.make('CartPole-v0')

obs = env.reset()

for i in range(100):

action = env.action_space.sample()

obs, reward, done, info = env.step(action)

if done:

print("Episode finished after {} timesteps".format(i+1))

break

env.render()

env.close()

```

上面的程序会尝试加载CartPole环境。 运行上面的Python程序时，会看到CartPole游戏的窗口。 程序将以默认设置运行300个时间步长（timesteps），或直到所有时间步长完成（在该环境中为200）。

在执行完上面的测试程序后，可以按CTRL + C停止程序，并且应该会关闭CartPole游戏窗口。

步骤4：安装其他依赖项

除了OpenAI Gym外，还需要安装其他一些依赖项，以便在更高级别上进行强化学习。 安装以下Python包以使OpenAI Gym更强大和更灵活：

a. TensorFlow或PyTorch：Gym提供了与TensorFlow和PyTorch框架一起使用的接口和环境。

```bash

pip install tensorflow

```

```bash

pip install torch torchvision

```

b. Box2D和MuJoCo：这两个工具用于模拟物理环境和仿真机器人等领域。

Box2D的安装：

```bash

pip install box2d-py

```

MuJoCo的安装：

1. 首先需要在官网购买许可证，链接为http://www.mujoco.org/

2. 下载MuJoCo 2.0的安装包：

``` bash

wget https://www.roboti.us/download/mujoco200_linux.zip

unzip mujoco200_linux.zip -d ~/.mujoco/mujoco200

```

安装MuJoCo的依赖项：

```bash

sudo apt install libglew-dev libglfw3-dev libosmesa6-dev

sudo apt install -y patchelf

```

使用以下命令进入MuJoCo目录：

```bash

cd ~/.mujoco/mujoco200_linux/bin

```

然后将许可证放到bin目录：

```bash

cp /path/to/mjkey.txt ~/.mujoco/

```

最后，使用以下命令设置MuJoCo的配置文件：

```bash

export LD_LIBRARY_PATH=~/.mujoco/mujoco200_linux/bin:${LD_LIBRARY_PATH}

```

步骤5：启动Gym环境

在安装完成后，将摸索到许多可用的环境和接口。 在此处，以扫地机器人（Swimmer）环境为例，展示环境的激活和使用。

```python

import gym

env = gym.make('Swimmer-v2')

obs = env.reset()

for i in range(1000):

action = env.action_space.sample()

obs, reward, done, info = env.step(action)

if done:

print("Episode finished after {} timesteps".format(i+1))

break

env.render()

env.close()

```

上述程序将在Python中启动Swimmer环境并运行它。 它将在随机策略下模拟环境，并在到达终端状态时终止该环境。

总结

OpenAI Gym是一种用于评估和训练强化学习算法的强大工具。 本文详细介绍了在Ubuntu操作系统上安装OpenAI Gym和在Python中使用Gym环境。 在将Gym用于强化学习任务之前，确保根据需要安装所有依赖项。