如何跑通github上的强化学习算法?(一)环境 or 框架?
又到了找算法跑代码的时候,现在强化学习那么多算法,即使要在已有算法的基础上进行改良,也需要找到源代码跑一跑不是(如果能找到的话)
这对我们近一步理解算法,学习和体会算法都大有裨益。
话不多说,我赶紧试试【注:血泪经验无参考价值,稍微看看就好】
选择项目及简介
我fork的是下边这个项目,血泪经验也以此项目为例进行记录。
项目链接:https://github.com/rail-berkeley/d4rl_evaluations
选择BEAR算法的readme.md进行实验
不管怎么样,这前边说的两个链接我先fork一下。fork之后,克隆到本地仓库都是常规操作哈【这都是我从github学习笔记里学来的,有朋友感兴趣可以去看廖雪峰老师的网站教程 非常详细。当然我的博客里也有相关的笔记】
installation instructions
好的,接下来开始看人家的教程指导。
- 打开conda窗口,为了一劳永逸随时随地打开cmd窗口,我终于还是弄了弄注册表,具体操作步骤见参考链接1。(不得不说其实第一种方法也很方便,直接在对应文件夹下shift,选择打开PowerShell窗口,在其中输入cmd命令即可)
- 然后开始导入环境配置(经过研究发现已有的环境配置文件在windows中并不支持)
所以最终的结果就是要找一个虚拟机去重新运行。
【哦 这可怕的工作量,果然配置环境是最复杂的事情。】
这一篇记录就先到这里,纪念下我学会了github的使用。
下一篇接着介绍我在Linux下跑代码的经验....
真是糟糕啊......不知道到底在干什么。