alsj123456的博客

记录discount_cumsum函数：这个是官方的定义，其中调用了scipy.signal.lfilter函数，这个是一个滤波器，其参数为：def discount_cumsum(x, discount): return scipy.signal.lfilter([1], [1, float(-discount)], x[::-1], axis=0)[::-1]代码最后的[::-1]的意思是逆转的意思...

今天依旧是配置环境的一天昨天的工作量在配置后mujoco之后，开始配置Nvidia 的GPU和cuda 和cudnn，当前环境为ubuntu20.04，显卡为RTX 3060，就下在了cuda 11.1，不要下载那么高级的版本，能用即可，然后cudnn也是下载了和11.1对应的版本，这里需要注意，如果下载下来的安装包名字里不含11.1一定不要安装，否则会乱的。安装cuda之前，一定要先看自己的当前显卡驱动，我的电脑是双线卡，intel的和NVIDIA的，今天装得过程也时十分曲折，经历了ubuntu纯图

**首先就是配置环境，**不建议在windows下使用强化学习，也不建议使用虚拟机跑上述这些包，因为虚拟机很难调用GPU。会影响后期使用，在windows挣扎很久后决定还Linux。最好使用linux系统进行处理当前环境为windows10+ubuntu20.04双系统使用的mujoco为210版本，好在openai刚收购了mujoco，可以免费使用，暂时没有使用mujoco150版本。博主所用笔记本有Intel的RST驱动，和ubuntu20.04冲突，但是该方法可以解决，网上天花乱坠的方法