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

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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更新说明：

由于这个代码的环境太过陈旧，已经难以找到对应的环境，于是将其打包上传到网盘（Ubuntu环境下的anaconda运行环境）：

linux系统下anaconda下的配置：（将网盘文件解压后放到anaconda安装文件夹下的envs文件夹下即可，conda activate dqn_2   便可进入该运行环境）

 

 

链接：

https://pan.baidu.com/s/1jS0k7S2ujDDsIGWCnuYVkA

密码：

1234

 

 

 

 

 

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