【強化學習】百度雲BCC openai gym 環境配置

 openai gym是RL算法的測試牀。爲了直觀和便於調試，咱們須要可視化界面。然而遠程服務器使用openGL的問題比較棘手，這篇博客記錄在百度雲BCC上配置openai gym環境的注意事項。

按照gym的指示，須要用

xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" bash 來建立fake display

然而，運行到env.render()時會有這樣的問題：pyglet requires an X server with GLX

也就是說，咱們的openGL沒有GLX擴展

if the Nvidia proprietary driver (e.g. 340.93) is installed, our OpenGL apps fail to create an OpenGL context when using Xvfb's display. The very same happens to glxinfo and glxgears in this scenario

gym裏這個issue的解決方案給了很好的提示：nvidia的顯卡驅動要  --no-opengl-files , CUDA要 --no-opengl-libs

因此要重裝nvidia顯卡驅動，以下所示

能夠參考一個很詳細的步驟：

https://davidsanwald.github.io/2016/11/13/building-tensorflow-with-gpu-support.html

注意安裝CUDA的時候選擇

安裝成功以後，運行demo不會報錯

再安裝gnome桌面環境和vnc4server,遠程鏈接後就能夠有圖像顯示了

運行時，

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

或

xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" bash

glxinfo查看glx信息

vnc4server建立新的端口

參考：

https://github.com/openai/gym/issues/384

https://davidsanwald.github.io/2016/11/13/building-tensorflow-with-gpu-support.html

https://github.com/openai/gym/issues/347

https://github.com/2017-fall-DL-training-program/Setup_tutorial/blob/master/OpenAI-gym-install.md