tanh(k)/Hengkai Tan, Ph.D Student @ TSAIL, THU-CST. Email: bernard.hengk.tan [at] gmail [dot] com
Published Feb 27, 2022
NVIDIA做的Isaac Gym,个人理解就是一个类似于openai的Gym,不过把环境的模拟这个部分扔到了GPU上进行,这样可以提升RL训练的速度。
官网:https://developer.nvidia.com/isaac-gym 一篇blog:https://syncedreview.com/2021/09/01/deepmind-podracer-tpu-based-rl-frameworks-deliver-exceptional-performance-at-low-cost-95/
官网里面选择立即加入,然后下载对应的Isaac Gym package,解压之后打开docs/index.html
,按照里面的Install in an existing Python environment
步骤进行安装即可。主要步骤就一步,即在python/
目录下执行pip install -e .
。
在 python/examples/ 目录下执行,python joint_monkey.py
来检验是否安装正确。如果出现了
ImportError: libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
的问题,可以尝试
sudo apt install libpython3.7
# 或者
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/libpython/directory
# 或者对于使用conda的用户
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/conda/envs/your_env/lib
# 自行替换 /path/to 这个路径
需要注意的是安装时需要cuda version大于等于11.4,不然会出现运行Isaac Gym时无法使用GPU的问题,比如出现:[Warning] [carb.gym.plugin] Failed to create a valid PhysX CUDA Context Manager. Falling back to CPU.
。
cuda 11.4版本的更新参考:https://developer.nvidia.com/cuda-11-4-1-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=deb_local
若要利用Isaac Gym跑起一个agent,可以查看这个仓库:https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs
未完待续…