如何在vwmare上用gazebo配合window的pytorch进行深度强化学习

在VMware中使用Gazebo和Windows环境的PyTorch进行深度强化学习，需要以下步骤：

1. 安装VMware和Ubuntu：首先，需要在Windows上安装VMware，然后在VMware中创建一个Ubuntu虚拟机。

2. 安装Gazebo：在Ubuntu中，可以使用以下命令安装Gazebo：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install gazebo9

3. 安装CUDA和cuDNN：如果你的计算机支持NVIDIA GPU，可以安装CUDA和cuDNN来提高深度学习的速度。在Ubuntu中，可以使用以下命令安装CUDA和cuDNN：

   sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
   sudo apt-get install libcudnn7

4. 安装Anaconda和PyTorch：在Ubuntu中，可以使用以下命令安装Anaconda：

   wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
   bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

然后，可以使用以下命令创建一个名为“pytorch”的Python环境，并在其中安装PyTorch：

   conda create -n pytorch python=3.7
   conda activate pytorch
   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

5. 编写深度强化学习代码：最后，需要编写深度强化学习代码，并将其与Gazebo集成。可以使用Python中的ROS和Gym-Gazebo库来实现这一点。

例如，可以使用以下命令安装Gym-Gazebo：

   pip install gym
   git clone https://github.com/erlerobot/gym-gazebo
   cd gym-gazebo
   pip install -e .

然后，可以使用以下代码将Gazebo与PyTorch集成：

   import gym
   import gym_gazebo

   env = gym.make('Gazebo-v0')
   observation = env.reset()

   while True:
       action = agent.select_action(observation)
       next_observation, reward, done, info = env.step(action)
       agent.update(observation, action, reward, next_observation, done)
       observation = next_observation

       if done:
           observation = env.reset()

以上是在VMware上使用Gazebo和Windows中的PyTorch进行深度强化学习的基本步骤。注意，在实践中，可能需要进行更多的配置和设置才能使所有组件正确协同工作。