Пытаясь использовать пакет open-ai для тренажерного зала (и так далее), я столкнулся с некоторыми проблемами, структуру которых я не очень понимаю.
В качестве примера:
Я пытался установить тренажерный зал в трех разных средах conda.
Один из способов сделать это - тренажерный пункт с установкой в pip Другой метод: git клон https://github.com/openai/gym.git cd gym pip install -e.
Третий: pip3 install gym В некоторых средах я использовал бы Python2, в других env. возможно Python 3.7
Еще больше возможностей для установки будет:
sudo pip install gym
(и даже больше перестановок будет возможно, если мы примем во внимание , если мы активируем среду или не активируем какую-либо среду). Для меня все становится еще сложнее, потому что я пытался установить conda с учетной записью не-администратора-пользователя в Ubuntu, так что conda (или, точнее, сам пользователь не мог установить какие-либо файлы в каталоге / usr). Я начал тестировать некоторые из этих возможностей и случаев, потому что для установки некоторых библиотек (например, keras-rl) требовался доступ к общим ресурсам (/ usr / dir.), Даже если они установлены в локальной среде conda. Но если так: будут ли взаимодействовать установки в разных средах conda? И что, если кто-то установит пакет как локальный пользователь в среде conda, а затем установит pip или pip3 в качестве администратора. Будет ли административная установка перезаписывать (или отменять, или взаимодействовать) установку среды (или ее части)?
При экспериментировании с различными возможностями (или более: при попытке найти установки, которые не производили никаких ошибки типа «тренажерный зал не найден» или «ошибка атрибута ...») после выполнения:
Found existing installation: gym 0.15.4
Can't uninstall 'gym'. No files were found to uninstall.
после выполнения:
sudo pip3 install gym --force
Так что на этом основании мои вопросы конкретно будет:
(1) Есть ли лучшая практика для создания sh хороших сред conda (которые не склонны взаимодействовать, особенно если некоторым пакетам нужны привилегии sudo)?
И (2) если некоторые среды взаимодействуют с общими (sudo) ресурсами, как они могут быть разрешены таким образом, чтобы различные среды могли быть проверены и установлены друг под другом?
Аннотация: возник такой же вопрос: conda environment pip пытается установить зависимости глобально некоторое время go, но, похоже, совет не использовать sudo будет трудно следовать, если некоторые пакеты требуют доступа к глобальным ресурсам. Поэтому я хотел бы попросить решение для взаимодействия немного более конкретно.