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。

1. 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）
2. 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。

参考链接

1. https://blog.csdn.net/weixin_43876206/article/details/105781312
2. https://blog.csdn.net/Janine_1991/article/details/119926789
3. https://blog.csdn.net/weixin_42240667/article/details/115773535
4. https://blog.csdn.net/weixin_44098238/article/details/111946924