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)

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。

    conda update -n base -c defaults conda

3. 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。

    conda create -n reinforce python=3.6 jupyter

4. 新しいpython環境をactivateする。

       conda activate reinforce
   

5. 「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。

    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

6. ---

   4章以降に必要な追加環境

   ---

7. Pytorch と torchvision をインストールする。

    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 Uild	Stable(1.3)
Your OS	Windows
Package	Conda
Language	Python 3.6
CUDA	None
Run this Command	conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

PyTorch Uild	Stable(1.3)
Your OS	Windows
Package	Conda
Language	Python 3.6
CUDA	10.1
Run this Command	conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

8. 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。

  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