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[人工智能]【PARL强化学习】环境搭建 |
前言抢了半年显卡,终于5.1时在pdd买到了原价的rtx3050( 我准备搭建的环境构成如下:
我个人的电脑环境如下:
1、创建虚拟环境之前搭pytorch时有经验了,最好创建一个conda虚拟环境来做专门的事情,这样一旦有任何问题,你可以直接把环境删了重来。
根据我的惨痛教训,Python 3.10是不行的,PARL装不上。看了看官方的文档,给的Python 3.6+,这里建议用3.8。 2、安装库首先切换到刚刚创建的虚拟环境,我们这里统一用pip安装包。
有时候,错误的安装顺序也会导致依赖冲突,下面的安装顺序是我测试过的,确保没有问题:
gym和parl直接装就好,没有问题,paddlepaddle-gpu是一个比较麻烦的东西。因为要用到gpu,所以依赖于cuda,根据PaddlePaddle官网给出的安装说明你需要自己去选择符合自己系统的安装链接。
安装CPU版本的即可,也不需要后续CUDA安装步骤。 3、CUDA、cuDNN安装
4、基础测试我们装了一堆东西,现在该测试一下能不能正常运行了。
我们调用Paddle提供的检测接口,如果
5、实例测试这里我跑了一下Paddle文档中提到的CartPole测试,这个算是RL领域的Hello World了。这个项目的源代码都是在仓库里公开的,我就不贴了,给一张运行结果:
结语这篇博客对PARL的环境搭建过程做了一个记录。我看网上有很多的教程,不过我怀疑他们是不是真的走过一遍,你按照他们的大概率跑不起来。接下来我会尝试对之前提到的flappy-bird-gym做一次强化学习训练,当作入门了。 |
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