Ubuntu16.04 完整版 Gym 安装及说明

1. 安装前言

之前已经专门写过一个博客，用来记录之前在 Windows 系统下安装 MuJoCo 的经历：Win 10、Win 11 安装 MuJoCo 及 mujoco-py 教程_lan 606的博客-优快云博客_windows安装mujoco

但其实在 Windows 系统下进行一些专业的开发还是会存在非常多的问题，加上我最近也是要频繁使用到 Linux 系统进行一些工作，索性在 Ubuntu 16.04 下重新安装。

至于我在 2022年 这个时间节点仍然选择 Ubuntu 16.04 这样一个即将被官方放弃维护的系统，主要还是因为我使用的一些工具在 Ubuntu 16.04 上的兼容性最好，但文中所述的方法理论上在所有的 Linux 发行版上都能得到一个不错的安装体验。

2. Gym 开发环境说明

Gym 全称是 OpenAI Gym，是 OpenAI 开发的一个工具包，有强化学习基础或者正在学习强化学习的同学应该知道，强化学习是智能体不断地与环境进行交互，并逐步从环境中获取奖励以指导智能体探索行为的一种方法。而开发 Gym 的目标就是使得在整个开发强化学习算法过程中，不需要额外考虑复杂的环境搭建过程，只专注于算法本身性能的提升。

具体的关于 Gym 的说明可参考官方文档：Basic Usage - Gym Documentation (gymlibrary.dev)

具体的官方 GitHub 链接如下：GitHub - openai/gym: A toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms.

Gym 的环境总共有五大类环境，分别是 Atari、MuJoCo、Toy Text、Classic Control 和 Box2D，其中 Toy Text 和 Classic Control 都是基础版 gym 就已经包括的环境大类，而其他三项都是需要额外进行安装的环境。

图1. Atari 环境

图2. MuJoCo 环境

图3. Toy Text 环境演示

图4. Classic Control 环境

图5. Box2D 环境

有一篇博客对 OpenAI Gym 的环境进行了完整的汇总，具体参见：强化学习基础篇（十）OpenAI Gym环境汇总 - 简书 (jianshu.com)

3. 完整版 Gym 的安装

3.1 Anaconda 创建虚拟环境

Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本，其最大的优势是可以建立多个虚拟环境，且虚拟环境之间互不干扰。这样可以在多个环境间切换，应用在不同的 Python 工程中。

具体的 Anaconda 安装包可以在清华大学开源软件镜像站中下载，镜像站的网址为：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

具体我下载的是 Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh 版本。

Terminal 中先 cd 到具体的下载地址，然后输入下面的命令行：

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

具体的安装细节可参考下述链接：Ubuntu安装Anaconda详细步骤（Ubuntu21.10，Anaconda3）_萝北村的枫子的博客-优快云博客_ubuntu安装anaconda

安装完成之后建议重启一下系统，然后再次 Ctrl + Alt + T 打开 Terminal 之后，就会出现下述界面：

图6. 安装完成 Anaconda 后首次打开 Terminal

由于每次自动打开 base 环境，但实际使用并不频繁，所以可使用下述命令关闭每次自动打开的虚拟环境：

conda config --set auto_activate_base false

可使用下述命令查看本机中已经创建的 Anacoda 虚拟环境：

conda info -e

图7. 使用命令查看 Anaconda 已经创建的环境

上图中的 py37 虚拟环境就是本次安装完整版 Gym 所使用的虚拟环境。

若只存在一个 base 环境，可采用下述命令创建一个自己的虚拟环境：

conda create -n py37 python==3.7.0

在创建完虚拟环境之后，需采用下述命令激活，这样会在命令行开头多一个环境名：

conda activate py37

如果想让当前的虚拟环境处于失效状态，需在 Terminla 中运行下述命令：

conda deactivate

同时也可以注意到命令行开头的环境名消失不见了。

图8. Anaconda 环境的激活与反激活

进入到虚拟环境之后，与正常的 Python 环境一样，都可以使用 pip 命令进行库的安装。

• 注1：上述创建 Anaconda 虚拟环境的步骤与 Windows 系统下进行虚拟环境的创建完全相同。
• 注2：OpenAI Gym 官方 GitHub 中说明支持 Linux 和 macOS 系统上的 Python 3.7-3.10，因而不建议使用其他版本的 Python。
• 注3：本人之前的使用过程中，从 Python 3.8 开始移除了 time.clock() 方法，这会导致 env.render() 方法失效，所以建议安装 Python 3.7。

3.2 安装 gym[box2d]

如果在上述虚拟环境中直接进行 pip install gym 命令，会直接给你安装最新的精简版 Gym，该版本的 Gym 不包含任何扩展环境，所以在该版本的 Gym 中无法使用Atari、MuJoCo 和 Box2D，只能使用基本的 Toy Text 和 Classic Control。

而在 Gym 官方文档首页展示的 'LunarLander-v2' 这一经典环境都是需要 Box2D 的。

3.2.1 采用官方 GitHub 教程进行安装的报错及解决方案

首先是安装精简版的 Gym：

pip install gym

然后，官方文档给出的方案是采用如下命令进行安装：

pip