强化学习环境配置指南 🧰

环境依赖 📦

  1. Python（推荐 3.8-3.11 版本）
    python
  2. NumPy & SciPy
    numpy_scipy
  3. 虚拟环境工具（如 venv 或 conda）
    virtual_environment

常用框架 🌐

  • TensorFlow
    tensorflow
  • PyTorch
    pytorch
  • Stable Baselines3（强化学习库）
    stable_baselines3

配置步骤 ⚙️

  1. 安装 Python 并配置环境变量
    environment_variables
  2. 创建虚拟环境（如 python -m venv rl_env）
    virtual_environment
  3. 安装框架依赖（如 pip install tensorflow 或 conda install pytorch）
    pytorch_install
  4. 验证安装（运行 python -c "import torch; print(torch.__version__)"）
    verification

注意事项 ⚠️

  • 避免依赖版本冲突（如 tensorflow 与 pytorch 的版本兼容性）
  • GPU 支持需安装 CUDA 驱动（如 nvidia-smi 命令检查）
  • 使用 requirements.txt 管理依赖（如 pip install -r requirements.txt）
    requirements_txt

扩展阅读 📚