DeepRL-PPO-tutorial

This repository contains tutorial material on Doing DeepRL with PPO in GDG DevFest 2017 Seoul.

발표자료

Roboschool 설치 가이드

설치에 앞서 roboschool은 Mac과 Linux 운영체제만 지원합니다.

가장 먼저 roboshcool을 깃헙에서 다운받습니다.

git clone https://github.com/openai/roboschool

그리고 먼저 ROBOSCHOOL_PATH를 설정해야 합니다. 이 설정은 설치때만 이용하기 때문에 현재 shell에서만 적용되도록 경로를 설정해 줍니다. /path/to/roboschool 대신 자신이 다운받은 roboschool 경로를 설정합니다.

ROBOSCHOOL_PATH=/path/to/roboschool

이제 roboschool 설치에 필요한 패키지들을 설치합니다. 각각의 운영체제에 맞는 설치를 이용하면 됩니다.

Linux

sudo apt install cmake ffmpeg pkg-config qtbase5-dev libqt5opengl5-dev libpython3.5-dev libboost-python-dev libtinyxml-dev

# Will not work on Mavericks: unsupported by homebrew, some libraries won't compile, upgrade first
brew install python3
brew install cmake tinyxml assimp ffmpeg qt
brew install boost-python --without-python --with-python3 --build-from-source
export PATH=/usr/local/bin:/usr/local/opt/qt5/bin:$PATH
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opt/qt5/lib/pkgconfig

Mac, Anaconda with Python 3

brew install cmake tinyxml assimp ffmpeg
brew install boost-python --without-python --with-python3 --build-from-source
conda install qt
export PKG_CONFIG_PATH=$(dirname $(dirname $(which python)))/lib/pkgconfig

그 다음은 roboschool을 돌리는데 필요한 물리엔진인 bullet3를 설치해야 합니다. 먼저 bullet3를 먼저 깃헙에서 받아와서 빌드를 해야합니다. ** git clone한 roboschool 디렉토리에서 bullet3를 설치해주세요.

git clone https://github.com/olegklimov/bullet3 -b roboschool_self_collision
mkdir bullet3/build
cd bullet3/build
cmake -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DUSE_DOUBLE_PRECISION=1 _DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=$ROBOSCHOOL_PATH/roboschool/cpp-household/bullet_local_install -DBUILD_CPU_DEMOS=OFF -DBUILD_BULLET2_DEMOS=OFF -DBUILD_EXTRAS=OFF  -DBUILD_UNIT_TESTS=OFF -DBUILD_CLSOCKET=OFF -DBUILD_ENET=OFF -DBUILD_OPENGL3_DEMOS=OFF ..
make -j4
make install
cd ../..

마지막으로 gym과 roboschool을 설치하면 됩니다. (python2 버전을 이용한다면 pip를 이용하면 됩니다.)

pip3 install gym
pip3 install -e $ROBOSCHOOL_PATH

tycheyoung/DeepRL-PPO-tutorial

DeepRL-PPO-tutorial

발표자료

Roboschool 설치 가이드