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Commit d93db00d authored by Christof Kaufmann's avatar Christof Kaufmann
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Update windows gym instructions

This works now with Keras 3 and Data Science lecture, but GPU has been dropped
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......@@ -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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