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github上DQN代码的环境搭建,及运行(Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning)conda配置

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 osc_252iaxru
发布于 07/04 10:22
字数 485
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最近师弟在做DQN的实验,由于是强化学习方面的东西,正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验,于是就有了今天的这个内容。

首先在github上进行搜寻,如下图:

 

发现第一个星数最多,而且远高于其它的项目,于是拉取这个链接:

https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow

 

 

本篇博客主要是讲解一下该代码运行环境的如何搭建,采用  conda 配置。

 

 

首先看下  README  上的内容, 主要是requirement最重要:

 

考虑到运行的兼容性,于是决定使用python2.7版本环境运行,下面开始  conda  的配置:

 

搜寻python2.7版本,并采用最小自版本号

conda search python=2.7

 

 

选择  python2.7.3版本, 为环境命名 dqn_2  :

conda create -n dqn_2  python=2.7.3

 

 

 

进入新建环境,并确认版本:

conda activate dqn_2

 

 

 

 

 

 

安装    numpy  scipy

conda install numpy scipy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

安装   tqdm   (进度条模块)

pip install tqdm==4.30

 

 

 

 

安装   gym     (oepnai 的  游戏环境交互模块)

 

可选安装:

pip install gym==0.1.0

 

 

必选安装:

pip install gym[Atari]==0.1.0

 

 

 

 

 

 

 

安装  gpu 计算环境    cudatookit    和     cudnn(由于需要安装深度学习框架   tensorflow-gpu ,  python27  0.12.1  版本。)

由于安装的tensorflow-gpu 0.12.1 所依赖的 环境,我们选择  cudatookit8.0   cudnn5.1

如下图:

 

 

conda install cudatoolkit=8.0=3

 

conda install cudnn=5.1.10=cuda8.0_0

 

 

 

 

 

 

 

 

安装深度学习框架   tensorflow-gpu ,  选择python27  0.12.1  版本。

给出下载地址:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

pip install tensorflow_gpu-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

 

 

 

 

为运行环境设置动态库地址, 目的是为了要 程序知道安装的cudatookit和cudnn的lib位置:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/devil/anaconda3/envs/dqn_2/lib

其中,   dqn_2   为conda 中所设置的运行环境名称。

 

 

 

 

运行:

python main.py --env_name=Breakout-v0 --is_train=True

 

 

 

配置成功,  并且可运行。

 

 

 

参考资料:

https://blog.csdn.net/u011636567/article/details/77162217

 

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