Ubuntu 18.04 安装 mujoco, mujoco_py 和 gym

​Ubuntu 18.04 安装 mujoco, mujoco_py 和 gym

一、安装mujoco

1. 下载 license ：License （现在 license 开源可直接下载Activation key ）
2. 官网下载 mujoco200 linux：Download（mujoco200 linux）
3. 在home下建立.mujoco文件夹： mkdir ~/.mujoco （Ctrl+H显示隐藏文件）
4. 解压mujoco200 linux至home/.mujoco下，并改名为 mujoco200
5. 将license文件复制分别复制到 ~/.mujoco 和 ~/.mujoco/mujoco200/bin文件夹下

   cp mjkey.txt ~/.mujoco
   cp mjkey.txt ~/.mujoco/mujoco200/bin
   

6. 程序验证：测试结果是一个界面，里边有一个木偶小人

    cd ~/.mujoco/mujoco200_linux/bin 
    ./simulate ../model/humanoid.xml
   

7. 可添加环境变量：

sudo gedit ~/.bashrc
// 将以下命令复制到bashrc的最后一行
export LD_LIBRARY_PATH=~/.mujoco/mujoco200/bin${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export MUJOCO_KEY_PATH=~/.mujoco${MUJOCO_KEY_PATH}

二、安装mujoco-py

本文采用 conda 的方式进行安装。

1. 下载源码：https://github.com/openai/mujoco-py
   注意：git clone https://github.com/openai/ mujoco-py.git 这个命令会默认安装网址中最新版本，如下图所示
   
   这个版本是跟 mujoco2.1 版本（mujoco210）是匹配的。所以要到 releases 找到早期版本下载，本文选取 v2.0.2.5 。

2. 解压，并剪切到/home/（自己计算机名字）的文件夹里，改名为 mujoco-py

3. 安装 patchelf （如果权限不够，加 sudo ）

   curl -o /usr/local/bin/patchelf https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-sci-artifacts/manual-builds/patchelf_0.9_amd64.elf 
   sudo chmod +x /usr/local/bin/patchelf
   

4. 用 conda 创建一个虚拟环境，并安装依赖

   $ conda create --name gymlab python=3.7 
   $ conda activate gymlab
   (gymlab) $ cd ~/mujoco-py
   (gymlab) $ cp requirements.txt requirements.dev.txt ./mujoco_py
   (gymlab) $ cd mujoco_py
   (gymlab) $ pip install -r requirements.txt
   (gymlab) $ pip install -r requirements.dev.txt
   

5. 安装

   (gymlab) $ cd ~/mujoco-py/vendor 
   (gymlab) $ ./Xdummy-entrypoint 
   (gymlab) $ cd .. 
   (gymlab) $ python setup.py install
   

6. 测试

   (gymlab) $ python
   >>> import mujoco_py
   # 第一次导入会加载一些东西，再导入一次就正常了
   >>> import mujoco_py
   

7. 如最后加载 mujoco_py 报错，解决方案如下：
   第一步：安装libosmesa6-dev

   sudo apt install libosmesa6-dev
   

   安装好libosmesa6-dev，如若运行测试缺少如下包，便执行第二步

   第二步：安装patchelf（两个命令选一个就行）

   pip install patchelf
   sudo apt-get -y install patchelf
   

三、安装Gym

1. 下载源码：git clone https://github.com/openai/gym.git

2. 安装

   $ conda activate gymlab 
   (gymlab) $ cd ~/gym 
   (gymlab) $ pip install -e '.[all]'
   

3. 添加环境变量（~/.bashrc）

   gedit ~/.bashrc
   # 在末尾添加
   export PYTHONPATH=path/to/gym：$PYTHONPATH
   

4. 测试
   进入 gymlab 环境后运行 python 如下代码，会显示程序运行效果。

   # 测试代码 1
   import gym
   env = gym.make('CartPole-v1', render_mode = "human")
   for episode in range(10):
     env.reset()
     print("Episode finished after {} timesteps".format(episode))
     for _ in range(100):
       env.render()
       env.step(env.action_space.sample())
   env.close()
   

   # 测试代码 2
   import gym
   env = gym.make('MountainCar-v0', render_mode = 'human')
   for i_episode in range(10):
       observation = env.reset()
       for t in range(100):
           env.render()
           print(observation)
           action = env.action_space.sample()
           observation, reward, done, info, _ = env.step(action)
       if done:
           print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
           break
   env.close()
   

本文参考文档均以超链接形式在文中给出。
以上内容根据自己理解和实践所写，如有错误，请批评指正。

参考：

1. Ubuntu16.04 搭建mujoco环境+强化学习gym
2. Ubuntu 16.04 安装 mujoco, mujoco_py 和 gym
3. gym包升级后炼丹炉的测试代码