From d93db00d282bfc226696e6ef9a8263bcb2e353c2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Christof Kaufmann <christof.kaufmann@hs-bochum.de>
Date: Thu, 18 Jul 2024 10:29:55 +0000
Subject: [PATCH] Update windows gym instructions
This works now with Keras 3 and Data Science lecture, but GPU has been dropped
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anleitung_windows_openai-gym.tex | 26 +++++++++-----------------
1 file changed, 9 insertions(+), 17 deletions(-)
diff --git a/anleitung_windows_openai-gym.tex b/anleitung_windows_openai-gym.tex
index ff2a5b6..82a00fb 100644
--- a/anleitung_windows_openai-gym.tex
+++ b/anleitung_windows_openai-gym.tex
@@ -126,31 +126,23 @@ Nun sollte die \texttt{base}-Environment aktiviert sein, was Sie auch am Prompt
\section{Conda-Umgebung}
-Wir erstellen nun eine Umgebung namens \lstinline|ml| mit Python 3.9 und den benötigten Paketen.
+Wir erstellen nun eine Umgebung namens \lstinline|ml| mit Python 3.10 und den benötigten Paketen.
\begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
- mamba create -n ml python=3.9 astunparse matplotlib scikit-learn seaborn ^
- ipympl mypy jupyter notebook spyder gym-box2d gym-atari ^
- openpyxl odfpy pyarrow geopandas pyogrio optuna plotly ^
+ mamba create -n ml python=3.10 matplotlib ipympl ipywidgets seaborn plotly git ^
+ scikit-learn optuna astunparse mypy jupyter notebook spyder ^
+ openpyxl odfpy lxml pyarrow fastparquet zstandard geopandas ^
+ "pyogrio<0.8.0" contextily networkx pyvis netgraph ^
jax-jumpy moviepy shimmy-atari gymnasium-box2d
+
\end{lstlisting}
Sie können die Umgebung jederzeit mit \lstinline|mamba activate ml| aktivieren und mit \lstinline|mamba deactivate| deaktivieren. Generell können Sie mit \lstinline|mamba create -n <MYENVNAME> <PAKETE>| auch weitere Umgebungen einrichten und diese mit \lstinline|mamba activate <MYENVNAME>| aktivieren.
Anschließend installieren wir noch Pakete mit \lstinline|pip| aus dem PyPI-Repository in der Umgebung \lstinline|ml|, die es im \lstinline|conda-forge|-Repository nicht gibt. Hierdurch können allerdings Probleme in Ihrer Umgebung entstehen.
\begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
#*\color{gray}(base) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*mamba activate ml
- #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install emnist autorom[accept-rom-license]
- #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install tensorflow==2.10.1
-\end{lstlisting}
-
-Falls Sie eine NVIDIA GPU haben und den Support dafür aktivieren wollen, installieren Sie die folgenden Pakete:
-\begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
- #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*mamba install -c nvidia cudatoolkit cudnn cuda-nvcc
-\end{lstlisting}
-und fügen auch den Pfad zu den entsprechenden Libraries (z.\,B.\ \textit{cudnn64\_8.dll}) und Tools (\texttt{ptxas.exe}) in ihrer Benutzerumgebungsvariable \lstinline|Path| hinzu, besipielhaft:
-\begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
- C:\Users\john\miniforge\envs\ml\bin
- C:\Users\john\miniforge\envs\ml\Library\bin
- C:\Users\john\miniforge\envs\ml\Library\lib
+ #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install tensorflow-cpu
+ #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install git+https://github.com/hosford42/EMNIST.git
+ #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install autorom[accept-rom-license]
\end{lstlisting}
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