Stable Baselines

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Stable Baselines

2023-08-10 03:28| 来源: 网络整理| 查看: 265

预备知识

Baselines要求Python3(>=3.5)，同时需要CMake，OpenMPI，zlib包。可以通过如下方式安装：

Ubuntu sudo apt-get update && sudo apt-get install cmake libopenmpi-dev python3-dev zlib1g-dev Mac OS X

在Mac上安装系统包需要 Homebrew。安装 Homebrew后，运行如下代码：

brew install cmake openmpi Windows 10

我们建议windows用户采用Anaconda.

在Anaconda Navigator (至少python 3.5) 创建一个新环境，在此环境下安装zlib复制Github上Stable-Baselines仓库，并用gym[classic_control]>=0.10.9替换setup.py中的gym[atari,classic_control]>=0.10.9从源文件安装Stable-Baselines。在安装目录运行pip install -e[可选]如果你想用atari环境，你需要安装这个包：https://github.com/j8lp/atari-py (再用 pip install -e) 稳定版本 pip install stable-baselines 最新版本

支持运行测试和构建文档

git clone https://github.com/hill-a/stable-baselines && cd stable-baselines pip install -e .[docs,tests] 使用Docker图像

如果你用已安装的stable-baselines寻找docker图像，我们建议用来自RL Baselines Zoo的图片。

不然，下面图片包含stable-baselines的所有依赖项，但不包含stable-baselines包本身。他们是为开发而生。

用构建好的图像

GPU图像（需要 nvidia-docker）：

docker pull araffin/stable-baselines

只用CPU

docker pull araffin/stable-baselines-cpu 构建Docker图像

构建GPU图像（用nvidia-docker）：

docker build . -f docker/Dockerfile.gpu -t stable-baselines

构建CPU图像：

docker build . -f docker/Dockerfile.cpu -t stable-baselines-cpu

如果你是用了代理，在构建过程中你需要额外传递一些参数并做微调：

--network=host --build-arg HTTP_PROXY=http://your.proxy.fr:8080/ --build-arg http_proxy=http://your.proxy.fr:8080/ --build-arg HTTPS_PROXY=https://your.proxy.fr:8080/ --build-arg https_proxy=https://your.proxy.fr:8080/ 运行图像(CPU/GPU)

运行nvidia-docker GPU图像

docker run -it --runtime=nvidia --rm --network host --ipc=host --name test --mount src="$(pwd)",target=/root/code/stable-baselines,type=bind araffin/stable-baselines bash -c 'cd /root/code/stable-baselines/ && pytest tests/'

或者，用shell文件：

./run_docker_gpu.sh pytest tests/

运行docker CPU图像

docker run -it --rm --network host --ipc=host --name test --mount src="$(pwd)",target=/root/code/stable-baselines,type=bind araffin/stable-baselines-cpu bash -c 'cd /root/code/stable-baselines/ && pytest tests/'

或者用shell文件：

./run_docker_cpu.sh pytest tests/

解释docker命令：

doctor run -it 创建图像实例（等同于容器），并交互式地运行（ctrl+c会起作用）--rm 选项意味着容器一旦推出/停止就删除。不然，你就要用docker rm--network host 不用网络隔离，着允许在主机使用tensorboard/visdom--ipc=host 用主机系统的IPC命名空间。IPC (POSIX/SysV IPC)命名空间提供命名共享内存段、信号量和消息队列的分离--name test 明确给容器test名字，不会会被随机赋名--mount src=... 给容器本地目录（pwd命令）权限（应该匹配/root/code/stable-baselines），以便容器在此目录下创建的日志都被保留bash -c '...' 在docker图像内运行命令。此处运行pytest tests测试

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