(网上好多教程直接是用pip3 install -U 'mujoco-py<2.1,>=2.0',亲测没法用,后来找到一个教程,解决方法是安装旧版本的Mujoco-py,安装成功)[5][6][7][8] 1.使用pip安装: pip install mujoco_py==2.0.2.8 2.测试是否安装成功: importmujoco_pyimportosmj_path,_=mujoco_py.utils.discover_mujoco()xml_p...
conda create -n py39 python==3.9.18 因为官方已经声明mujoco-py不再维护,所以python版本不建议太高,我测试3.9.18是可行的。 2.2 进入虚拟环境,执行以下指令,安装mujoco-py==2.1.2.14 pip3 install -U 'mujoco-py<2.2,>=2.1' 3.测试及安装Bug解决 运行以下Python脚本,测试是否安装成功: importmujoco_pyimpo...
在进行Mujoco安装前，请确认你的操作系统为Windows 10，Mujoco版本为mjpro150，Mujoco-py版本为1.50.1.0，Python版本为3.7.0，gym版本为0.19.0。为了安装Mujoco平台，首先需要安装“Visual Studio Build Tools”。这一步骤是安装Mujoco所必需的，因此不可跳过。运行下载的“visualcppbuildtools_full.ex...
mujoco-py 通过 OpenMP 使用数据并行,以及通过 Cython 和 NumPy 使用直接访问的内存管理,从而使批量模拟更有效。 新版本 MjSimPool 接口的单纯使用相比于旧版本有一个 400% 的提速,并且在一个已优化和受限的使用模式中(通过 Python 的多处理工具包获取相同水平的并行)仍然大约为 180%。提速主要来自于访问不同 Mu...
mujoco-py这个库最新版是2.0版,需要的是mujoco200。然而如果你安装pip install gym[mujoco]的话会发现它要求mujoco-py的版本小于2。 在一个issue里看到这是因为人们发现Ant-v3和Humanoid-v3在mujoco2的情况下给出的observation里的接触力(contact force)永远是0。而在mujoco1.5里则是正常的,有时候不是0。
代码:https://github.com/openai/mujoco-py 文档:https://openai.github.io/mujoco-py/build/html/index.html 该库是 OpenAI 用于深度学习机器人研究的核心工具之一,现在将其作为 mujoco-py(Python 3 的 MuJoCo 绑定)的主要版本发布。mujoco-py 1.50.1.0 有着大量的新能力,性能也获得显著提升。新功能有: ...
安装gym时，避免直接使用pip install gym[all]，因为gym对Mujoco版本有限制。采用特定方法安装gym，以满足环境需求。d3rlpy的安装相对简单，直接使用pip install d3rlpy即可。解决Pycharm远程连接时的环境变量问题，需要在Pycharm中手动添加环境变量，通过冒号（:）分隔多个赋值，确保所有环境变量被正确识别...
3.安装mujoco_py A,非conda环境（此处是python3.6.3版本）：在命令行，转到mujoco-py目录下，...
git clone https://github.com/openai/mujoco-py pip install -e . 测试是否成功安装: import mujoco_py import os mj_path = mujoco_py.utils.discover_mujoco() xml_path = os.path.join(mj_path, 'model/humanoid', 'humanoid.xml') model = mujoco_py.load_model_from_path(xml_path) ...
首先，从官方网站下载Mujoco 150的二进制文件并解压至用户目录下的.mujoco文件夹。下载并解压许可文件mjkey.txt至相应的路径。接着，将Mujoco目录添加至PATH环境变量。下载并安装对应版本的mujoco-py库。在Python环境中运行安装指令。若遇到错误提示，需调整Python的DLL加载规则，确保信任当前安装的Mujoco版本。