如何在谷歌 Colab 中渲染 OpenAI 健身房？ [关闭]

Question

我正在尝试在 google colab 中使用 OpenAI gym。由于 Notebook 在远程服务器上运行，我无法渲染健身房的环境。

我为 Jupyter notebook 找到了一些解决方案，但是，这些解决方案不适用于 colab，因为我无权访问远程服务器。

我想知道是否有人知道适用于 google Colab 的解决方法？

Answer 1

Korakot 的回答不正确。

您确实可以在协作中渲染 OpenAi Gym，尽管使用 matplotlib 有点慢。

方法如下：

安装 xvfb 和其他依赖项（感谢 Peter 的评论）

!apt-get install x11-utils > /dev/null 2>&1 
!pip install pyglet > /dev/null 2>&1 
!apt-get install -y xvfb python-opengl > /dev/null 2>&1

还有pyvirtual display：

!pip install gym pyvirtualdisplay > /dev/null 2>&1

然后导入所有库，包括 ma​​tplotlib 和 ipythondisplay：

import gym
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython import display as ipythondisplay

然后您想从 pyvirtual display 导入 Display 并初始化您的屏幕尺寸，在本例中为 400x300...：

from pyvirtualdisplay import Display
display = Display(visible=0, size=(400, 300))
display.start()

最后但同样重要的是，在功能上使用gym的“rgb_array”渲染，渲染到“Screen”变量，然后使用Matplotlib绘制屏幕变量！ （使用 Ipython 显示间接渲染）

env = gym.make("CartPole-v0")
env.reset()
prev_screen = env.render(mode='rgb_array')
plt.imshow(prev_screen)

for i in range(50):
  action = env.action_space.sample()
  obs, reward, done, info = env.step(action)
  screen = env.render(mode='rgb_array')

  plt.imshow(screen)
  ipythondisplay.clear_output(wait=True)
  ipythondisplay.display(plt.gcf())

  if done:
    break

ipythondisplay.clear_output(wait=True)
env.close()

链接到我正在使用的 Colaboratory 笔记本演示手推车：

https://colab.research.google.com/drive/16gZuQlwxmxR5ZWYLZvBeq3bTdFfb1r_6

注意：并非所有 Gym 环境都支持“rgb_array”渲染模式，但大多数基本环境都支持。

Answer 2

我最近不得不解决同样的问题，并用我的解决方案写了一个blog post。为了便于参考，我重新发布了 TLDR；版本在这里。

将此代码粘贴到 Colab 中的一个单元格中并运行它以安装所有依赖项。

%%bash

# install required system dependencies
apt-get install -y xvfb x11-utils

# install required python dependencies (might need to install additional gym extras depending)
pip install gym[box2d]==0.17.* pyvirtualdisplay==0.2.* PyOpenGL==3.1.* PyOpenGL-accelerate==3.1.*

然后在后台启动一个虚拟显示。

import pyvirtualdisplay


_display = pyvirtualdisplay.Display(visible=False,  # use False with Xvfb
                                    size=(1400, 900))
_ = _display.start()

在blog post 中，我还提供了一个示例模拟演示，证明上述方法确实有效。

Answer 3

到目前为止，我在这个问题上花费了无数小时后发现的最佳解决方案是录制和播放视频。它在 UX 方面非常接近真实的渲染功能。

这是一个用于记录和渲染视频的 Google colab notebook。 https://colab.research.google.com/drive/12osEZByXOlGy8J-MSpkl3faObhzPGIrB

享受:)

Answer 4

试试这个：-

!apt-get install python-opengl -y

!apt install xvfb -y

!pip install pyvirtualdisplay

!pip install piglet


from pyvirtualdisplay import Display
Display().start()

import gym
from IPython import display
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
img = plt.imshow(env.render('rgb_array')) # only call this once
for _ in range(40):
    img.set_data(env.render('rgb_array')) # just update the data
    display.display(plt.gcf())
    display.clear_output(wait=True)
    action = env.action_space.sample()
    env.step(action)

这对我有用，所以我想它也应该对你有用。