2019/12/20 Updated by

Anaconda

「つくりながら学ぶ!深層強化学習」をjupyterで試すための環境 (with CPU)


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anacondaの 環境を生成する

  1. Anaconda Prompt を起動する。
  2. conda をupdateしておく。
  3.     conda update -n base -c defaults conda
    
  4. conda を用いて新しい python 環境を作成する。環境の名前は "reinforce" とした。
  5.     conda create -n reinforce python=3.6 jupyter
    
  6. 新しいpython環境をactivateする。
        conda activate reinforce
    
  7. つくりながら学ぶ!深層強化学習」の p.73 に書かれているパッケージをインストールする。
  8.     pip install gym
        pip install matplotlib
        pip install JSAnimation
        pip uninstall pyglet -y
        pip install pyglet==1.2.4
        conda install -c conda-forge ffmpeg
    
    [注意](Dec/25/2019) condaで環境を切り替えているときに、conda コマンドを使った場合は PATH 環境変数が変更されているので注意。 その環境を一旦 deactivate してから、再び activate すべし。 [自分へのメモ]conda環境中でcondaコマンドを使用する時の注意
        conda deactivate
        conda activate refinforce
    

  9. 4章以降に必要な追加環境
  10. Pytorch と torchvision をインストールする。
  11.     conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
    
    [注意](Dec/25/2019) condaで環境を切り替えているときに、conda コマンドを使った場合は PATH 環境変数が変更されているので注意。 その環境を一旦 deactivate してから、再び activate すべし。 [自分へのメモ]conda環境中でcondaコマンドを使用する時の注意
        conda deactivate
        conda activate refinforce
    

    pytorch の公式サイト https://pytorch.org にアクセスして、install条件を確認できる。

    PyTorch UildStable(1.3)
    Your OSWindows
    PackageConda
    LanguagePython 3.6
    CUDANone
    Run this Commandconda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

    PyTorch UildStable(1.3)
    Your OSWindows
    PackageConda
    LanguagePython 3.6
    CUDA10.1
    Run this Commandconda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
  12. 例題 MNIST のデータを取得するために、scikit-learn ライブラリをインストールする。
  13.   conda install scikit-learn
    
    [注意](Dec/25/2019) condaで環境を切り替えているときに、conda コマンドを使った場合は PATH 環境変数が変更されているので注意。 その環境を一旦 deactivate してから、再び activate すべし。 [自分へのメモ]conda環境中でcondaコマンドを使用する時の注意
        conda deactivate
        conda activate refinforce