Issac Gym 翻译 1.2_iassc gym

安装
先决条件

• Ubuntu 18.04 或 20.04。
• Python 3.6、3.7 或 3.8。
• 最低NVIDIA驱动版本：
  • Linux: 470

设置Python包

设置Gym将自动安装所有Python包依赖项，包括numpy和PyTorch。您可以在现有的Python环境中安装一切，或者创建一个全新的conda环境。创建一个新的conda环境是一个更安全的选择，因为所有的包将安装已知可工作的版本，并且没有破坏现有Python环境与不兼容包版本的风险。
在现有的Python环境中安装

在python子目录中，运行：

pip install -e .
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这将在活动的Python环境中安装isaacgym包及其所有依赖项。如果您有多个Python环境想要使用Gym，您将需要在每个环境中运行此命令。要验证安装包的详细信息，运行：

pip show isaacgym
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要卸载，运行：

pip uninstall isaacgym
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在新的conda环境中安装

在根目录中，运行：

./create_conda_env_rlgpu.sh
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这将创建一个名为rlgpu的新conda环境，您可以通过运行以下命令来激活它：

conda activate rlgpu
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如果您希望更改环境的名称，可以编辑python/rlgpu_conda_env.yml，然后在create_conda_env_rlgpu.sh脚本中更新ENV_NAME变量以匹配。

要卸载，运行：

conda remove --name rlgpu --all
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在Docker容器中安装

这种安装方法是实验性的，但对于在某些环境中运行RL训练可能有用。

按照这些指令在您的系统上安装NVIDIA Container Toolkit。在根目录中，运行：

bash docker/build.sh
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这将构建一个Docker镜像，您可以如下交互式运行它：

bash docker/run.sh <display>
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注意，您可以向run.sh脚本传递一个可选的<display>参数，这将允许在docker容器内运行时支持查看器。要检索您的显示名称，请参考xdpyinfo的输出。
安装示例RL环境

我们提供可以用Isaac Gym训练的示例强化学习环境。更多详情，请访问https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs 并遵循README中的设置指令。

简单地克隆IsaacGymEnvs仓库并运行：

pip install -e .
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测试安装
简单示例

要测试安装，您可以从python/examples子目录运行示例，像这样：

python joint_monkey.py
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重要的是要从对应目录运行，因为示例脚本假设文件可以相对于那个位置找到。
joint monkey示例加载一个实例，并通过其全范围运动对其所有自由度进行仿真渲染。

强化学习示例

您还可以运行一个强化学习任务来测试GPU仿真和Pytorch集成。这需要设置IsaacGymEnvs仓库（https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs）。请按照README中的说明设置IsaacGymEnvs仓库并启动强化学习任务。"Cartpole"任务是一个很好的简单环境来进行测试，应该在无头模式下在不到5秒内训练完成。

故障排除

Isaac Gym正在紧张开发中，偶尔会出现问题。

如果在运行示例时遇到崩溃或其他问题：

• 确保您的系统满足顶部列出的要求。
• 验证正在使用的是正确的包（pip show isaacgym）。如果包安装了不止一次，请检查报告的位置指向您想要使用的版本。
• 在具有集成英特尔图形的系统上，确保选择了NVIDIA GPU。例如，在Ubuntu 18.04上，您可以运行sudo prime-select nvidia。如果在运行vulkaninfo时看到多个Vulkan设备，您可能需要显式地强制使用NVIDIA GPU。您可以按照以下方式操作：export VK_ICD_FILENAMES=/usr/share/vulkan/icd.d/nvidia_icd.json

对于Anaconda用户

如果您看到这样的错误：

ImportError: libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
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安装相应的Python库应该可以解决这个问题：

sudo apt install libpython3.7
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如果您正在运行Ubuntu 20.04，它没有libpython3.7包，那么您需要适当设置LD_LIBRARY_PATH变量：

export LD_LIBRARY_PATH=/home/xyz/anaconda3/envs/rlgpu/lib
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如果您看到这样的错误：

ImportError: /home/xyz/anaconda3/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20` not found (required by /home/xyz/carbgym/python/isaacgym/_bindings/linux64/gym_36.so)
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这意味着Anaconda分发的libstdc++版本与您的系统上用于构建Isaac Gym的版本不同。Anaconda进行了一些环境操作，用它安装的libstdc++掩盖了系统的libstdc++，但这可能与您的系统上构建的Isaac Gym不兼容。有几种方法可以解决这个问题，但没有一个是简单的。最简单的方法是将Anaconda安装的冲突的libstdc++文件“隐藏”到不同的目录中：

mkdir ${YOUR_CONDA_ENV}/lib/_unused
mv ${YOUR_CONDA_ENV}/lib/libstdc++* ${YOUR_CONDA_ENV}/lib/_unused
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