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RSS订阅原创 创建Python虚拟环境,并安装MuJoCo仿真环境以及PyTorch(支持GPU)
如果你在维护一个使用 Gym 的旧项目，可能暂时保持不变也可以，但在未来考虑迁移到 Gymnasium 会是一个好主意。虽然 Gym 仍然可以使用，但 Gymnasium 被认为是更好的选择，尤其是对于新项目。这段代码会打印MuJoCo和PyTorch的版本,检查CUDA是否可用,并运行一个简单的MuJoCo环境来验证安装是否成功。- Gymnasium 保持了与 Gym 的大部分 API 兼容性，同时修复了许多已知问题。- 增加了新功能，如更好的错误处理和更一致的 API。
2024-10-15 12:13:10
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原创 Unity 2023.2 或 更高版本
在 Windows 上，必须先单独安装 PyTorch 包，然后才能安装 安装 ML-Agents 以确保使用启用了 cuda 的版本， 而不是仅 CPU 版本。在系统中安装 conda 后，打开终端并执行以下命令以设置 python 3.10.12 虚拟环境 并激活它。如果安装正确，则应该能够运行 ，之后您将看到以下命令 可以与 .命令切换到你的项目目录，然后输入以下命令：bash。如果你更喜欢使用命令行工具，你可以使用。请注意，这将从克隆的存储库安装，# 检查是否支持 GPU。
2024-05-15 17:37:02
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原创 配置ML-agents环境 ---python=3.10.12 torch=2.2.1
这两条pip install命令会从本地的ml-agents-release_21目录下安装所需的Python包到您的虚拟环境中。根据错误信息,虽然numpy已经成功安装,但是在安装mlagents-envs和tensorboard等其他依赖包时,出现了一些依赖项缺失或版本冲突的问题。切换到正确的目录是安装本地包的关键一步,因为pip install命令中的./表示在当前目录下查找需要安装的包。就是需要将ml-agents-release_21 里面 相应的 set.up的文件里面的numpy的版本该成。
2024-05-06 19:41:40
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原创 安装支持gpu的pytorch -----12.1cuda 和3.8的python------------windows11
查看对应的pytorch，torchvision与python版本对应关系及安装命令。然后将cudnn里面的这三个文件粘贴到安装cuda的路径下替换原先的三个文件。然后注意可以向下兼容就是说下载的cuda版本可以低于支持的版本但是不能高于。（注意这样创建的虚拟环境位于Anconda的路径下面的env里面）复制对应的命令到命令行里面 等待下载就可以了。去官网找到对应cuda版本的pytorch。1.下载cuda 和对应版本的cudnn。首先查看命令行查看自己电脑支持的cuda。找到对应版本的cudnn。
2024-05-05 11:51:19
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空空如也
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