Anaconda

Deep Learning のための python + GPU + OpenAI Gym 環境 (Windows)

Deep Learning のプログラムを動かすのに必要な python + GPU 環境を Windows 上に作る。 さらに OpenAI Gym を使えるようにする。

OpenAI Gym 環境を生成する

1. conda を用いて新しい python 環境を作成する。環境の名前は CPU 版を "deep-gym" 、GPU 版を "gpu-gym" とした。

    conda create -n deep-gym python=3.6 jupyter
および
    conda create -n gpu-gym python=3.6 jupyter

2. 新しいpython環境をactivateして、 "deep-gym" 環境には 「Deep Learnin のための python 環境」 と同じ、 "gpu-gym" 環境には 「Deep Learnin のための python + GPU 環境 (Windows)」 と同じパッケージをインストールしておく。

    (base) C:\User\nitta> conda activate  deep-gym
    (deep-gym) C:\User\nitta> pip install ...
        ...

3. OpenAI Gym をインストールする。

    python -m pip install -U pygame --user

[注意] 'Permission Error' が起きてインストールできない場合は、管理者権限で起動した conda 上で作 業を行え、とのこと。

[注意] '--user' オプションを指定していれば個人環境にインストールするので、管理者権限はいらないはず。

4. ゲームを動かしてみる。

    python -m pygame.examples.aliens

5. gym をインストールする。

    pip install gym

6. pygameをインストールする。(既にインストールされているはずだが、念のため)

    pip install pygame 

既にインストールされている場合は、次のような表示が返ってくる。

Requirement already satisfied: pygame in c:\users\nitta\appdata\roaming\python\python36\site-packages (1.9.4)

7. ple (PyGame-Learning-Environment)をインストールする。

https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment のインストール方法にしたがってインストールする。 git コマンドはWindowsの標準環境にはないので、ソースをclone する部分だけは cygwin 上で実行した。

  [cygwin上で]
    git clone https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment.git

  [condaウィンドウの中で]
    cd PyGame-Learning-Environment/
    pip install -e .

pip install の'-e'オプションでローカルプロジェクトのパスを指定している。

8. gym_pleをインストールする。

    pip install gym_ple

9. ここで python を起動して、次のpythonコマンドを実行して正常に動くか確認すべし。

    import gym
    import gym_ple

次のような表示が返ってくる。青地部分の「doomish, doom がloadできない」という表示は気にしなくてもよいようだ。

Hello from the pygame community. https://www.pygame.org/contribute.html
couldn't import doomish
Couldn't import doom

FFmpeg をインストールする

ゲームの再生に使うために ffmpeg をインストールしておいた方がよい。 公式サイトからダウンロードして展開し、PATHを通しておけばよい。