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强化学习 OpenAI Gym Universe Docker在Windows WSL 2安装配置最全的全记录

2023-10-27

1. 事情的起源

全记录事情的起源是为了学习Python强化学习实战，先在自己的windows操作系统的Pycharm+Anaconda+Gym配置下运行成功了CartPole示例和CarRacing示例，接着运行Universe，据说OpenAI Universe需要在Docker的镜像下运行，在安装Docker的时候偶然遇到了WSL 2，既然windows有WSL 2的Linux环境，那么直接在Linux分发上做运行，然而从此事情变得不简单了。

2. 在Win10家庭版上安装Docker

下载安装Docker Desktop，它和以往的Docker运行命令不一致了，Docker需要运行在Windows的WSL 2环境里边，就安装了WSL 2，发现Microsoft新的WSL 2运行起来也比较方便

WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）

安装WSL 2参考Microsoft的官方文档

https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-win10#set-your-distribution-version-to-wsl-1-or-wsl-2
其中的步骤4、步骤5、步骤6
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附带安装了Ubuntu 16.0.4 LTS
和Windows Terminal
这两个小程序通过Microsoft App Store的傻瓜安装，使用体验非常不错
截图来展示一下Windows Terminal的界面
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说明

安装过程中还遇到了很多其它的问题：Microsoft App Store打不开、电脑没有打开BIOS的CPU的虚拟机、win10系统怎样不用关键就可以打开BIOS系统、怎样打开Hyper-V设置。不是所有的人都会遇到上面的问题。。。

3. 配置Anaconda虚拟环境

接下里开始配置Anaconda环境，这个部分下载、配置起来都十分友好，没有遇到任何问题，特别给Anaconda手动点赞，配置过程所花费的时间有些漫长，只需要耐心等待就可以了。

安装教程非常参考了《Windows, Linux, macOS三平台安装OpenAI的Gym和Universe》
https://www.jianshu.com/p/536d300a397e这个教程中的第5个章节“5. Linux 安装 Gym 和 Universe”

安装过程

我已经在WSL 2上边开了Ubunut 16.0.4 LTS，在运行命令终端中参考第5章节“进入Linux系统”→“安装配置Anaconda”
（第一次写CSDN博文，不想一行一行复制粘贴写代码，直接把参考地址的图片复制过来，如果有侵犯原文章的权利，可以随时删除啊）

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安装Anaconda时候呢，建议不要参考这个链接的教程，我先是安装了下边这个版本的Anaconda，它是匹配Python 3.5的，Python 3.5在2020年12月份的时候已经被废弃了，2021年1月正式废弃，全部转向了Python 3.6
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那么匹配Python 3.6的Anaconda版本下载下来再安装
这是一张Anaconda版本和Python版本对应的表格，来源是：https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043823
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我下载了Anaconda3-5.0.1（它支持的是Python 3.6.3），下载下来的文件格式是.sh，使用wget命令下载，下载网址仍然是https://repo.continum.io/archive/
我的系统也是Linux 64位的系统，安装sh格式的安装包使用bash命令

接下来配置的环节和《Windows,Macos,Linux三平台安装Open AI的Gym和Universe》教程一样了

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建立一个环境

接下来，用 Anaconda 来创建一个虚拟环境，可以起名叫 universe，这个名字和是否安装universe无关，建议也选择一个简单的名字，我用的是python 3.6的版本，所以下面的命令用的是3.6版本
conda create --name universe python=3.6 anaconda

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上面安装的过程有些缓慢，只需要耐心等待就可以了
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激活环境的命令：source activate universe
灭活环境的命令：source deactivate universe

私自认为创建环境这种操作非常高效，配置同样的路径，但是在不同的环境里边加入不同的软件，不同的项目在不同的环境里执行和开发，省去了切换项目但是配置不同的麻烦。

4. 安装Gym

好了，现在可以安装Gym了，首先进入上面建立的universe环境中。安装Gym的过程非常之曲折，安装了非常多的版本，每个版本都有很多的雷，下面一个一个的踩一踩

最新版本的Gym

在GitHub上边下载最新版本的Gym，仍然是参考了那片非常强大博文
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这个时候问题来了，先是出现了一个错误，大概意思是找不到Mujoco这个包，学习了以下Mujoco是一个和三维运动相关的包，它的安装非常复杂，然而我们后面的项目又不能实际的使用到，所以不安装它就好了，在gym文件夹的setup.py文件中，用vim打开setup.py文件，注释掉下边的两句话，保存退出之后再重新安装，就不会出现Mujoco这个问题了。
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然而我试了一试单独安装Mujoco，还发生了安装过程下载imageio安装包下载缓慢的问题，一路找问题，把Mujoco的requirements中安装imageio这个过程注释掉，因为我在配置其它各种环境的时候已经安装成功了imageio，最后安装成功了Mujoco，还是运行报错（这个地方是测试了一个gym的小python程序，具体的程序在后面测试Gym章节中），一路找问题，问题是：Mujoco是一个需要注册才能使用的包，免费试用期是30天，超过30天之后需要付费，于是我只好在它的网站上面注册了一个号码，网站反馈如下：大概意思是我的网址ip已经注册过了，不能再重新注册给我了，如果我并没有注册过，可以和Mujoco的开发注册团队联系，我给它的注册团队发送了邮件，没有收到消息，这个时候我知道不需要安装Mujoco了，踩了一次坑坑.

即使不安装Mujoco，在测试Gym的程序时候还是会报错，错误信息如下，大概是说“找不到gym.benchmarks”这个包
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那篇强大文章的解决方案是，安装更低版本的gym，安装方法如下：

天啊，我之前花了好长好长时间下载的最新版本的gym下载和安装就这样失效了
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好了，那么究竟0.9.5版本的gym和最新版本的gym有什么区别呢？哪个用着更好些呢，我觉得没有区别，都可以使用。

其实测试Gym遇到的巨大问题还在后面

5. 测试Gym遇到的巨大问题

测试Gym的时候遇到了全过程里边最大的问题！输入下边的示例，大概意思是找不到画布，经过了bing搜索、Google搜索之后，将问题锁定在WSL 2这个虚拟环境没有屏幕，没有屏幕的原因和WSL 2的机制有关系，WSL 2在跑图形化界面的时候是在远程的机器上边跑的，远程的机器上根本没有屏幕，所以显示不出来画面。

再一次一路找问题，采用了以下两个方法

测试用例

一直用的测试用例是下边的代码，它是一个CarPole小杆，文件的名字是test_gym1.py

# -*- coding: UTF-8 -*-

import gym

env = gym.make('CartPole-v0')

for i_episode in range(100):
    observation = env.reset() 
    for t in range(100):
        env.render() # 更新动画
        action = env.action_space.sample()
        observation, reward, done, info = env.step(action) # 推进一步
        if done:
            env.reset() 
            continue;

运行的期望结果应该是下边的小游戏
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执行python test_gym.py之后的报错：
pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to “None”

参考这篇链接的问题追溯：https://blog.csdn.net/wudongming_000/article/details/83748300
问题定位在env.render()是远程连接服务器运行了，找不到的合适的画布，其实是没有屏幕，文章建议参考https://github.com/openai/gym/issues/735找到问题的根源，下面就来看看两种解决方法的结果吧~

方法1：xvbf（非常复杂 没有成功 不要使用）

xvfb可以建立一个虚拟的画布，运行起来，执行下边两行代码中的任何一行都没有报错

xvfb-run -a -s "-screen 0 1400x900x24 +extension RANDR" -- python test_gym1.py
xvfb-run -a -s "-screen 0 1024x768x24 +extension RANDR" -- python test_gym1.py

但是还是没有界面显示啊，还是黑乎乎的一片，接着找问题吧，运行之后还需要在vncviewer这个程序打开，于是又研究下载了vncviewer，一直报错，找不到vncviewer，手动下载vncviewer也找不到安装了的vncviewer在哪里。又换了一个思路，

Xvfb :2 -screen 0 1024x768x24 & x11vnc -listen 0.0.0.0 -rfbport 5900 -noipv6 -passwd 123456 -display :2

vncviewer 0.0.0.0:5900

依次执行上边两行代码， 大概的意思是创建了一个虚拟的屏幕，不断地监听网址0.0.0.0，端口号是5900，密码是123456，显示编号是2，然后用vncviewer打开这个网址的端口。问题是执行第一行命令之后，没有报错，程序再次陷入了一个未知的领域，输入第2行命令和python test_gym1.py这样的字样之后仍然没有结果，无奈只能放弃这个方法了。

方法2：给WSL 2安装一个界面

同事看我纠结这个问题纠结了很差时间都看不下去了，强烈推荐我安装vmware跑一个Ubuntu的虚拟机，我觉得很有道理，Ubuntu的虚拟机有界面啊，为什么不能在WSL 2上安装一个界面呢？

参考https://blog.csdn.net/Alisebeast/article/details/106680267的

第5章节“下载和安装VcXsrv”

下载位置：https://sourceforge.net/projects/vcxsrv/
正确安装

第6章配置防火墙视个人情况而定，再运行

第7章节“启动VcXsrv”

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第8章配置Linux子系统

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第9章设置WSL 2的X Server显示设置

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测试验证test_gym1.py

结果如下。大功告成了！
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这里要注意的是，每次第一次运行py脚本之前，都要启动桌面上的XLaunch
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运行之后还是会报错，错误信息如下：
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然而我已经无心debug下去了， 下面我会讲到是如何一步一步抛弃了这个WSL 2而种草vmware虚拟机的~~~

6. 安装Docker

按照强大文章https://www.jianshu.com/p/536d300a397e（以下称呼它是强大文章）
的第5个章节，顺利安装Docker，并且能够顺利运行Hello World镜像。Docker最大的问题是吃内存，开启Docker之后，可怜的电脑就卡死了。运行Universe镜像，一直pull不下来，更是忧伤，所以放弃了WSL 2

安装Universe和测试

安装universe

安装Universe非常顺利，参考强大文章的第5章，顺利安装上了Universe
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测试Universe

vim打开一个python文件命名为test_universe1.py，里边的代码如下

import gym
import universe  # register the universe environments
from universe import wrappers
 
env = gym.make('gym-core.PongDeterministic-v0')
env = wrappers.experimental.SafeActionSpace(env)
env.configure(remotes=1)
 
observation_n = env.reset()
 
while True:
  action_n =  [env.action_space.sample() for ob in observation_n]
  observation_n, reward_n, done_n, info = env.step(action_n)
  env.render()

执行python test_universe1.py，运行报错

(universe) seri02@SERI02:~$ python test_universe2.py
/home/seri02/universe/universe/runtimes/__init__.py:7: YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated, as the default Loader is unsafe. Please read https://msg.pyyaml.org/load for full details.
  spec = yaml.load(f)
[2021-02-02 10:43:25,421] Making new env: gym-core.PongDeterministic-v0
/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/gym/envs/registration.py:17: PkgResourcesDeprecationWarning: Parameters to load are deprecated.  Call .resolve and .require separately.
  result = entry_point.load(False)
[2021-02-02 10:43:25,712] Writing logs to file: /tmp/universe-349.log
[2021-02-02 10:43:25,849] Ports used: dict_keys([])
[2021-02-02 10:43:25,851] [0] Creating container: image=quay.io/openai/universe.gym-core:0.20.6. Run the same thing by hand as: docker run -p 5900:5900 -p 15900:15900 quay.io/openai/universe.gym-core:0.20.6
[2021-02-02 10:43:25,854] Image quay.io/openai/universe.gym-core:0.20.6 not present locally; pulling
Traceback (most recent call last):
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/docker/client.py", line 170, in _raise_for_status
    response.raise_for_status()
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/requests/models.py", line 844, in raise_for_status
    raise HTTPError(http_error_msg, response=self)
requests.exceptions.HTTPError: 404 Client Error: Not Found for url: http+docker://localunixsocket/v1.41/containers/create?name=universe-VA9GsT-0

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/docker_remote.py", line 264, in _spawn
    container = self._spawn_container()
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/docker_remote.py", line 314, in _spawn_container
    'com.openai.automanaged': 'true',
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/docker/api/container.py", line 135, in create_container
    return self.create_container_from_config(config, name)
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/docker/api/container.py", line 146, in create_container_from_config
    return self._result(res, True)
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/docker/client.py", line 178, in _result
    self._raise_for_status(response)
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/docker/client.py", line 173, in _raise_for_status
    raise errors.NotFound(e, response, explanation=explanation)
docker.errors.NotFound: 404 Client Error: Not Found ("b'{"message":"No such image: quay.io/openai/universe.gym-core:0.20.6"}'")

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/docker/client.py", line 170, in _raise_for_status
    response.raise_for_status()
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/requests/models.py", line 844, in raise_for_status
    raise HTTPError(http_error_msg, response=self)
requests.exceptions.HTTPError: 500 Server Error: Internal Server Error for url: http+docker://localunixsocket/v1.41/images/create?tag=0.20.6&fromImage=quay.io%2Fopenai%2Funiverse.gym-core

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "test_universe2.py", line 7, in <module>
    env.configure(remotes=1)
  File "/home/seri02/universe/universe/vectorized/core.py", line 44, in configure
    self.env.configure(**kwargs)
  File "/home/seri02/universe/universe/wrappers/timer.py", line 14, in configure
    self.env.configure(**kwargs)
  File "/home/seri02/universe/universe/wrappers/render.py", line 21, in configure
    self.env.configure(**kwargs)
  File "/home/seri02/universe/universe/wrappers/throttle.py", line 32, in configure
    self.env.configure(**kwargs)
  File "/home/seri02/universe/universe/envs/vnc_env.py", line 199, in configure
    use_recorder_ports=record,
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/build.py", line 19, in build
    n=n,
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/docker_remote.py", line 55, in __init__
    self._start()
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/docker_remote.py", line 82, in _start
    [instance.start() for instance in self.instances]
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/docker_remote.py", line 82, in <listcomp>
    [instance.start() for instance in self.instances]
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/docker_remote.py", line 236, in start
    self._spawn()
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/docker_remote.py", line 270, in _spawn
    self._pull_image()
  File "/home/seri02/universe/universe/remotes/docker_remote.py", line 288, in _pull_image
    output = self.client.pull(self.runtime.image, stream=True)
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/docker/api/image.py", line 175, in pull
    self._raise_for_status(response)
  File "/home/seri02/anaconda3/envs/universe/lib/python3.6/site-packages/docker/client.py", line 174, in _raise_for_status
    raise errors.APIError(e, response, explanation=explanation)
docker.errors.APIError: 500 Server Error: Internal Server Error ("b'{"message":"unauthorized: access to the requested resource is not authorized"}'")

这个问题没有debug出来，有待于接下来再解决

7. 总结

至此，安装WSL 2、Ubuntu、Docker、Gym、Anaconda、Universe的过程结束了，期待和大家下一次的见面

分享几个小知识点

Linux命令行安装l软件包的命令：sudo apt-get install+包的名字

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