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强化学习实验环境搭建
“加油!向前冲!做了再说!”
“Go for it! Just do it! ”
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一、安装Mujoco
(1)安装并解决依赖包问题
直接使用pip安装
pip install mujoco_py -i https://pypi.douban.com/simple/
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出现“Building wheel for mujoco-py(PEP 517) ... error”,于是需要执行如下命令。
yum install mesa-libOSMesa
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yum install mesa-libOSMesa-devel
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wget -c http://download-ib01.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/p/patchelf-0.9-10.el7.x86_64.rpm
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（2）注册许可
首先进入github
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找到安装位置
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安装网址为
https://www.roboti.us/license.html
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选中liunx
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点击后会出现
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在下载文件夹内找到下载好的getid_linux
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根据官方建议，可先进行30天的免费试用
在文件处---右键---在终端打开
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查看文件
ls
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改变文件执行权限
chmod +x getid_linux
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可以看到，文件此时已经变成绿色，表示可执行，执行文件，获得电脑id
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将此电脑id复制下来新建文本，存好，在后面注册步骤中要用到
填写姓名，邮件地址后，将刚刚复制存好的电脑id粘贴进来，并勾选同意协议，最后点击submit选择提交
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提交后，会出现以下界面
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此时已经注册成功，并拿到了Mujoco的试用许可证，Mujoco官网已经将激活密钥发送到了我们注册时所填的邮箱。
进行查看，其中包含“LICENSE.txt”和“mjkey.txt”两个文件
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我们将LICENSE.txt和mjkey.txt下载，保存到本地。
进入官网
https://www.roboti.us/
下载对应的版本我们选择“mjpro 150 linux”
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找到下载的目录
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在文件所在位置处，打开终端，
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查看文件
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创建一个隐藏的文件夹，并将mjpro150_linux 拷贝到 mujoco 文件夹中，也可以设置不隐藏文件夹。（个人比较喜欢隐藏配置文件，因为文件夹多了会很乱，这个是个安装文件夹没必要显示，可根据个人喜好选择是否隐藏）
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将下载好的安装包复制到建好的文件夹中
mkdir ~/.mujococp mjpro150_linux.zip ~/.mujoco
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进入创建好的文件夹中,并查看文件是否复制成功
cd ~/.mujocols
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解压文件
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找到密钥下载的位置，右键--在终端打开
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将密钥复制到创建的隐藏mujoco文件夹中
cp mjkey.txt ~/.mujococp mjkey.txt ~/.mujoco/mjpro150/bin
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添加环境变量：用gedit或vim 打开~/.bashrc 文件,
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将以下命令添加进去，并点击保存
export LD_LIBRARY_PATH=~/.mujoco/mjpro150/bin${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}export MUJOCO_KEY_PATH=~/.mujoco${MUJOCO_KEY_PATH}
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关闭.bashrc文件，进入mjpro150执行文件夹bin中
cd ~/.mujoco/mjpro150/bin
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（3）模拟测试
开始执行模拟测试
./simulate ../model/humanoid.xml
测试过程中出现问题，找不到共享的测试文件
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列出simulate相关库，进行查看
ldd simulate
背景补充：ldd是list, dynamic, dependencies的缩写， 意思是， 列出动态库依赖关系。
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检查发现，相关库基本齐全，仔细分析上述错误，得出结论，我们刚才虽然添加了环境变量但是却没有让其生效。
执行source bashrc 初始化或是重新打开一个终端再执行命令即可
source ~/.bashrc
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再次执行模拟测试
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可以看到，此时已经执行了模拟测试，但是被终端挡住了，我们将终端最小化,进行查看。
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可以看到，模拟测试成功！
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这是一个叫做“humanoid”的模拟测试，通过滑动鼠标滚轮，我们可以调整视距大小。
远距离视距
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近距离视距
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单击鼠标左键不松，上下左右拖动，即可获得不同的视角信息
侧面视角
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仰望视角
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俯视视角
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点击右上角的叉号即可关闭测试。
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二、mujoco_py的安装
（1）下载
在github上直接搜索“mujoco_py”找到code,点击下载
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选择保存文件
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打开文件所在的位置
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找到后直接双击，点击提取（也可以像安装mujoco那样先新建文件夹，复制后再解压）
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点击左侧目录可以选择位置，选好位置后，点击右侧“提取”。
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提取成功后关闭文件
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打开提取好的文件
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进入该文件夹后，右键----在终端打开
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查看文件
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（2）安装
获取root权限
su root
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安装需求文件
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/
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安装需求的dev文件
pip install -r requirements.dev.txt -i https://pypi.douban.com/simple/
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进入vendor文件夹并查看文件
cd vendorls
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执行xdummy-entrypoint文件
./Xdummy-entrypoint
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返回上层目录
cd ..
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开始安装
python3 setup.py install
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经过操作发现默认安装的，直接就是mujoco200系列，这种安装方法对于新手用户来说十分不友好，于是我们改变策略，直接调用清华源来进行安装
pip install -U 'mujoco-py<1.50.2,>=1.50.1' -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
此时系统便会帮你自动安装所需要依赖包
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可以看到只需这一条命令，我们便可以成功安装mujoco-py
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（3）测试
输入以下代码，开始测试
pythonimport mujoco_pyimport osmj_path, _ = mujoco_py.utils.discover_mujoco()xml_path = os.path.join(mj_path, 'model', 'humanoid.xml')model = mujoco_py.load_model_from_path(xml_path)sim = mujoco_py.MjSim(model)print(sim.data.qpos)
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sim.step()print(sim.data.qpos)
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有数字输出的基本表示正常。
下面我们开始测试样例，返回之前下载好的目录，找到mujoco-py-master文件夹。
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进入mujoco-py-master文件夹，之后右键-----打开终端
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终端打开后，进入样例文件夹，并查看文件
cd examplesls
可以看到，一共有11个样例
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运行第一个样例：python body_interaction.py
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这个实验需要注意，需要按下键盘右侧方向键，才可以一步一步执行，不然很快圆柱体就从上方滑下去了。
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第二个样例：python mjvive.py 执行后发现没有openvr包
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安装openvr包 由于配置的python3.5暂不能运行（后期会进行补充实验，大家有兴趣的可以持续关注这个实验）
第三个样例：python setting_state.py
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运行后
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其余的案例不再一一演示，如果你对其它例子感兴趣，可以自行尝试运行
命令为python xxxx.py。
三、安装Gym
在github中找到gym安装包
https://github.com/openai/gym
点击下载
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下载后将文件解压
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进入gym-master文件夹， 右键---终端打开
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进入需要安装的虚拟环境
source activate sd3
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开始安装
pip install -e '.[all]'
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出现错误python版本过低，该怎么办呢？难道重新安装吗？
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大可不必！
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我们直接在虚拟环境中更新pyhton
conda install python==3.6
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出现确认进程时，选择y即可，安装完成后输入python即可看到，我们已经成功将虚拟环境的python更新为3.6。
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再次开始安装，再次输入命令
pip install -e '.[all]'
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中间会出现错误，不用管它，最后可以看到，我们已经成功安装gym及其依赖包。
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相关补充：
安装torch1.4.0的方法
pip install torch==1.4.0 -i https://pypi.douban.com/simple
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如果出现，明明安装了，调用时却还是缺包的现象，这说明，环境变量未生效，重新打开一个终端，再次运行即可。
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对此，你有什么看法呢？如果你在操作过程中遇到了什么问题，或有什么想法和建议，在留言区留下你的足迹吧，与大家一起交流，一起进步~
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