在Ubuntu上安装d4rl

在安装好mujoco，mujoco_py的基础上，安装d4rl，D4RL的github：https://github.com/rail-berkeley/d4rl 有介绍安装方法，但直接安装会报各种错误。

1.先安装两个库文件，避免报错 pip install absl-py pip install matplotlib

2.安装 dm_control pip install dm_control ，如果不先安装dm_control，会报错：

 

 

 3. 克隆D4RL仓库：

git clone https://github.com/rail-berkeley/d4rl.git

4.找到d4rl目录下的setup.py文件，注释mujoco_py, dm_control, mjrl:

　

 

 

    注意一定要注释掉mjrl,否则会报错：

　

 

      注意注释掉mjrl时要保留 原本的 "]", 否则会报错：

 

 

 

 5. 安装：

  pip install -e .

6.安装mjrl ： pip install git+https://github.com/aravindr93/mjrl@master#egg=mjrl

7. 测试：

   

import gym import d4rl # Import required to register environments # Create the environment env = gym.make('maze2d-umaze-v1') # d4rl abides by the OpenAI gym interface env.reset() env.step(env.action_space.sample()) # Each task is associated with a dataset # dataset contains observations, actions, rewards, terminals, and infos dataset = env.get_dataset() print(dataset['observations']) # An N x dim_observation Numpy array of observations # Alternatively, use d4rl.qlearning_dataset which # also adds next_observations. dataset = d4rl.qlearning_dataset(env)

8. 最终效果：

 

 注意：部分博客中指出要继续安装gym，但经测试，我们的方法已安装了gym，无需再安装。 

 

参考文献：

      1. 离线强化学习(Offline RL)系列2: (环境篇)D4RL数据集简介、安装及错误解决  （ https://zhuanlan.zhihu.com/p/489475047）

      2. 安装Mujoco、Mujoco_py、D4RL、gym、d3rlpy以及Pycharm远程连接服务器问题  （https://zhuanlan.zhihu.com/p/434073300）