VizDoom安装失败( RuntimeError: Building pip package on Windows is not currently available)

在学习强化学习时,有的例子要使用doom这个例子,因此要安装vizdoom这个库,但是用pip安装时会出现错误,如下图所示:
在这里插入图片描述
不用担心,我也不知道什么意思,百度之后,找到了解决方案:有人把linux,mac,windows的编译过的版本放到了github上。地址如下:
[vizdoom下载地址]
找到如图:
在这里插入图片描述
有不同版本,点击最下面的【Installation of Windows binaries】进入如图:可以看到安装方法。
在这里插入图片描述
下载相应版本的压缩包到安装方案中相应的文件夹中,解压,把vizdoom文件夹放到site-packages文件夹中,安装完成。

### 解决方案 当遇到`RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device`错误时,这通常表明CUDA环境配置存在问题。具体原因可能涉及多个方面: - **CUDA与PyTorch版本兼容性**:如果使用的CUDA版本和PyTorch版本之间存在不匹配,则可能导致此问题[^1]。 - **GPU驱动程序与CUDA版本一致性**:若GPU驱动支持的最大CUDA版本低于当前安装的CUDA版本,同样会引发此类错误。例如,某情况下GPU驱动显示最大支持至11.4版本而实际安装的是11.8版本CUDA工具包[^4]。 针对上述情况,建议采取如下措施来解决问题: #### 方法一:调整软件组件版本以实现最佳适配 为了确保各部分能够协同工作,应当确认所用硬件(如GTX 1070显卡)、操作系统以及相关开发库之间的相互兼容性。可以通过官方文档查询特定型号GPU推荐搭配的CUDA版本范围,并据此选择合适的PyTorch构建版本进行安装。 #### 方法二:更新或降级必要的依赖项 依据现有系统的具体情况决定是升级还是回退某些关键组件: - 对于过期的GPU驱动,应及时访问制造商网站获取最新的稳定版并完成更新操作; - 如果已经拥有较新的CUDA工具链却遭遇兼容难题,则考虑暂时卸载高版本转而部署较低版本直至找到最适宜组合为止; #### 方法三:利用预编译资源简化设置流程 考虑到手动配置过程中可能出现的人为失误风险,在条件允许的情况下优先选用由社区维护好的集成化解决方案可以有效减少麻烦。比如参考资料中提到的方法——通过指定环境变量强制重新构建Mamba项目中的Python扩展模块,从而绕开潜在的路径冲突等问题[^3]。 ```bash export CAUSAL_CONV1D_FORCE_BUILD=TRUE pip install . export MAMBA_FORCE_BUILD=TRUE pip install . ``` 以上命令可以在本地环境中执行,帮助修正因不同源码树间差异引起的链接失败状况。
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