ubuntu中深度强化学习环境搭建（全命令行）
文章目录
- 安装pycharm
- 安装anaconda3
- pip修改镜像源
- conda修改镜像源
- 安装nividia显卡驱动
- 安装cuda
- 安装cuDNN
- 安装gym
- 安装box2D
- 安装pytorch
- 安装opencv
- 安装tensorflow
- 安装keras
- 安装mujoco
- 安装deepmind lab
- 安装roboschool
- 安装sonnet
- 安装OpenAI baseline
安装pycharm
进pycharm官网下载community版本pycharm（免费）
将安装包移至安装目录下，图形界面解压缩或者命令行
tar -xvzf pycharm-community-2018.1.tar.gz
然后
cd Downloads/pycharm-2018.1.4/bin
运行
sh pycharm.sh
完成安装后任意新建一个工程文件夹，将软件附着在任务栏即可。
安装anaconda3
进anaconda官网下载python3对应版本或者在国内开源镜像站下载（这样比较快）
历史版本查看https://repo.anaconda.com/archive/
5.3及其以上均为python3.7版本，用conda方法安装tensorflow1.13.1以下版本时由于不支持python3.7需要退回到python3.6版本，可能导致conda软链接失效，此时建议安装5.2版本。tensorflow1.15以上版本需要安装对应python3.7的anaconda。
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
警告： 不要以sudo权限安装！
按提示安装，完成后运行
sudo gedit ~/.bashrc
添加
export PATH="/home//anaconda3/bin:$PATH"
之后source ~/.bashrc完成安装。
pip修改镜像源
mkdir ~/.pip
sudo vim ~/.pip/pip.conf
添加
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
PS：有图形界面可用gedit打开直接复制粘贴
conda修改镜像源
添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --set show_channel_urls yes
移除镜像源用--remove指令
中科大镜像源为conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
换回默认镜像源
conda config --remove-key channels
安装nividia显卡驱动
nvidia驱动与cuda，tensorflow版本对应关系（ubuntu）
最好的方式是 先在设置-软件和更新中选择合适的国内源，不同的国内源提供的版本跨度不同，比如清华源只提供到nvidia-384，阿里云可以提供到nvidia-430 添加官方ppa源 ，设置好合适的源之后在设置-附加驱动中可以找到相应的显卡驱动版本，直接选择相应版本，这是最稳的方法，目前没失败过。
- 查看显卡信息
lspci | grep VGA
lspci -vnn | grep VGA -A 12
- 删除原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*
- 禁用nouveau驱动：
编辑 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件，添加
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
- 保存设置并重启
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
- 查看nouveau禁用情况，没有输出说明禁用成功
lsmod | grep nouveau
- 添加官方ppa源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
注： 添加ppa源之后需要在软件与更新里勾选相关设置才能看到变化的附加驱动，图形界面的话直接安装附加驱动就可以了。
- 安装NVIDIA驱动
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings
- 安装检查，查看
nvidia-smi
nvidia-settings
安装cuda
1.进官网下载cuda，有两个文件，一个安装包加一个补丁
- 先运行
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
accept #同意安装
n #不安装Driver，因为已安装最新驱动
y #安装CUDA Toolkit
#安装到默认目录
y #创建安装目录的软链接
n #不复制Samples，因为在安装目录下有/samples
sudo gedit ~/.bashrc
加入
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后
source ~/.bashrc
- 安装测试
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
cd ../bandwidthTest
sudo make
./bandwidthTest
测试结果使pass说明安装成功
- 然后运行补丁
sudo sh cuda_8.0.61.2_linux.run
记录 在root环境下sh ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run -silent -driver解决了cuda10.0不明原因的安装失败。
安装cuDNN
从官网下载cuDNN压缩包，解压到cuda安装目录
sudo mv cudnn-8.0-linux-x64-v7.tgz /usr/local
cd /usr/local
sudo tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v7.tgz
sudo mv cudnn-8.0-linux-x64-v7.tgz ~
安装gym
优先使用pip install gym
其次使用
conda create --name gymlab python=3.6
source activate gymlab
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
cd gym
pip install -e .[all]
安装box2D
安装前需要安装swig
sudo apt-get install swig
然后
pip install box2D
出现AttributeError: 'module' object has no attribute 'RAND_LIMIT'问题的话需要安装
pip install box2D-py
安装pytorch
官网地址
- pip使用清华镜像源安装pytorch
python3 -m pip install --upgrade torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装opencv
pip search opencv
pip install opencv-python
安装tensorflow
注意：tensorflow-gpu=1.13.1之后的版本会要求将python更新至python3.7
先将anaconda中的python降级成3.6，然后再装tensorflow
conda install python=3.6
GPU版本
conda install tensorflow-gpu=1.8.0
pip install tensorflow-gpu
CPU版本
pip install tensorflow
安装keras
pip install keras
安装mujoco
https://www.jianshu.com/p/869254fd3e21
安装mujoco_py 参考 https://blog.csdn.net/lllxxq141592654/article/details/92759986
安装deepmind lab
https://blog.csdn.net/qq_20989743/article/details/79650145
安装roboschool
pip install roboschool
出现 ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.25' not found (required by /home/cq/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/roboschool/.libs/libQt5Core.so.5)错误时，升级glibc至2.25
- 查看glibc版本
getconf GNU_LIBC_VERSION
Ubuntu下查看glibc版本
安装sonnet
pip install "dm-sonnet<2.0.0"
安装OpenAI baseline
pip install git+https://github.com/openai/baselines.git@master