anaconda下创建一个强化学习运行环境（包括tensorflow，pytorch和gym）

最新推荐文章于 2024-09-21 11:24:43 发布
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#tensorflow #pytorch #python #anaconda

这篇博客介绍了如何使用Anaconda创建自定义Python环境，并详细阐述了如何在环境中安装特定版本的Tensorflow、PyTorch和Gym库，避免版本冲突。首先，通过anaconda-create命令创建环境，然后激活环境并检查Python版本。接着，使用pip安装指定版本的Tensorflow。对于PyTorch，提供了CPU版本的安装指令。最后，安装Gym库。完成配置后，需在VSCode中选择对应的Python环境运行代码。
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创建环境

anaconda - create - 输入自定义环境名称和需要的python版本。
（建议预先考虑好需要的tensorflow，pytorch和gym与python版本对应号，不要出现版本冲突）

tensorflow

进入anaconda prompt，以 rl 作为环境名称演示。

activate rl（rl是环境名称）

如果需要查询对应环境下的python版本号，输入

python -V

然后安装tensorflow特定版本。

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==版本号

pytorch

进入官网，https://pytorch.org/get-started/previous-versions/。搜索需要的对应版本pytorch安装。以cpu版本为例：

# CPU Only
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cpuonly -c pytorch

gym

pip install -timeout=100 --upgrade --ignore-installed gym==版本号

完成配置后重启vscode，ctrl+shift+p输入python：select interpreter，可以选择对应环境运行代码。

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