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本文介绍了openAI的一篇论文对应的代码的运行。纸张名称：《Generative adversarial imitation learning》
附github链接：https://github.com/openai/imitation
一般步骤如下
代码下载安装各种依赖安装仿真软件生成训练数据PBS介绍训练及评估1.代码下载Git克隆https://github.com/openai/imitation.git
2.安装依赖git提出了以下依赖需求
OpenAI健身房=0.1.0，mujoco_py=0.4.0
numpy=1.10.4，scipy=0.17.0，theano=0.8.2
h5py，pytables，pandas，matplotlib
其实直接运行scripts/im_pipeline.py文件就可以了。如果没有通过，就会报错，比如没有名为h5py的模块。相应的解决方案是
sudo apt-get安装libhdf5-dev
sudo apt-get安装python-h5py
同样，可以用sudo apt-get install python-yaml安装yaml依赖项。
露天健身房，桌子，茶座等等。通过使用pip安装说明进行安装，例如
pip安装健身房
pip安装表
关于theano的安装过程有详细的教程，参考链接http://deeplearning.net/software/theano/install_ubuntu.html。
3.安装仿真软件mujoco是一个非开源的仿真软件，但是下载使用也非常方便。当你安装了相关的依赖项，运行程序，你会发现仍然有错误提示。对于mujoco，访问他提供的网址，下载对应版本的mujoco并解压。下一步很关键，因为它不是免费开源的，需要申请key。访问网站https://www.roboti.us/license.html，填写姓名和邮箱，将其提供的文件下载到本地。我是linux系统，用chmod x getid_linux plus执行权限执行获取本机id。注意每台电脑对应的id不一样，直接关系到你后面申请的密钥是否有效。
提交id后，您会收到一封邮件，将mjkey.txt移动到mujoco的sdhs文件中，并在中填写以下命令。没有则创建
导出MUJOCO _ PY _ mj key _ PATH=/home/username/imitation/MUJOCO/mj pro 131/sdhs/mj key . txt
导出MUJOCO _ PY _ mj pro _ PATH=/username/imitation/MUJOCO/mj pro 131
此时，模拟软件已经安装完毕。
4.生成培训数据。完成上述步骤后，您应该能够运行im_pipeline.py文件了。小心地在主目录下运行它。
python。/scripts/im_pipeline.py/pipelines/im _ pipeline . YAML 0 _ sample trajs
Im_pipeline.yaml是一个参数文件，对应使用规范。当然，作者还提供了其他几个规格，可选。下面的0_sampletrajs表示从专家数据中采样，用于我们后面的训练。
如果这一步有问题，那么之前的安装还是有问题的。
如果没有名为policyopt的模块出现问题，那么您需要将当前的模仿文件夹添加到python路径中。
方法1:
在报告错误的py文件中
导入系统
sys . path . append(" path/to/your/code ")
方法二：
加入。bashrc文件
将python path=/path/导出到/your/code:$PYTHONPATH
相对来说，第二种方法更方便，别忘了来源。
5.PBS Part PBS全称为便携式批处理系统(Portable Batch System)，最初由美国宇航局艾姆斯研究中心(Ames Research Center of NASA)开发，旨在提供一个能够满足异构计算网络需求的软件包，特别是针对高性能计算。
这里使用PBS的原因非常简单。环境那么多，不同的算法还要比较。训练时也限制了_of_trajs的数量。他们的组合就是乘法，我们会得到一系列的训练任务。一个一个敲命令无疑很麻烦，用批处理系统(-)很容易。-事实上，我也很难理解pbs。也许我还不如一个一个训练。)5.1安装
sudo apt-get安装扭矩-mom扭矩-服务器扭矩-客户端扭矩-调度程序
5.2节点配置
主机$主机名
要查看您的主机名，您需要修改文件/etc/hosts，可以将其更改为以下形式。服务器名为Node1。
节点1本地主机
127.0.1.1节点1
sudo echo $ HOSTNAME/etc/torque/server _ name
sudo echo $ HOSTNAME/var/spool/torque/server _ name
sudo pbs_server -t create
sudo echo $ HOSTNAME NP=grep proc/proc/CPU info WC-l/var/spool/torque/server _ priv/nodes
然后，在root权限下启动相应的进程。
sudo qterm
sudo pbs_server
sudo pbs_mom
如果操作有问题，ps一下，杀死所有pbs主导的进程，重新开始操作。
ps aux grep pbs
参考：https://www.douban.com/note/239136237/
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a0a8b5d0102v2p1.html5.3队列配置
这部分很关键。我们只是启动了队列，但是使用什么样的队列需要我们自己根据程序的需要来配置。
#命名队列是批处理队列
qmgr -c "创建队列批处理queue_type=execution "
qmgr -c "设置队列批处理资源_default.walltime=72:00:00 "
qmgr-c " set server query _ other _ jobs=True "
#资源分配
qmgr-c " set queue batch resources _ max . ncpus=6 "
qmgr-c " set queue batch enabled=True "
qmgr -c "设置队列批处理开始=真"
qmgr -c 设置服务器默认值_队列=批处理
#默认队列设置
qmgr-c " set queue batch resources _ default . need nodes=node 1 "
#自动调度。如果没有这句话，作业在提交后将不会运行，它将一直在队列中。
qmgr-c " set server scheduling=True "
按照这一步，我们的pbs配置就完成了。如有疑问，请参考5.2中的两个网址，该链接提供了很多pbs命令的使用http://blog.sina.com.cn/s/blog_48d42f430100s7u3.html。
5.4补充
python。/scripts/im_pipeline.py/pipelines/im _ pipeline . YAML 1 _ train
如果我们此时执行这个命令，仍然会有一些问题，我们需要修改源代码。
在im_pipeline.py中的#PBS -e /dev/null后面加上#PBS -V，否则还是会出现无法导入环境或policyopt等问题，也就是会增加一些环境变量。
没有可行的节点
如果没有可行的节点，那么您配置的资源有问题。检查初始服务器的设置，确保可以提供相应的处理器和内存。
此外，im_pipeline.yaml中100行的队列名也需要更改。默认是atlas，而我用的是默认的队列名batch，两者应该是一致的。
6.培训和评估Python。/scripts/im _ pipeline . py ./pipeline/im _ pipeline . YAML 1 _ train
python。/scripts/im_pipeline.py/pipelines/im _ pipeline . YAML 2 _ eval
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