- 파이썬은 공식 홈페이지[link]에서 다운로드 할 수 있습니다. 3.5버전의 64bit 설치를 권장합니다.
- 파이썬 인스톨러 실행 화면입니다.
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Numpy, scipy는 바이너리 파일을 다운로드하여 pip (파이썬 패키지 관리자)를 이용해 설치합니다. 바이너리 파일은 다음 링크에서 다운로드 할 수 있습니다.
- 바이너리 파일(확장자 whl)을 윈도우 명령어창(cmd)에서 pip를 통해 설치합니다.
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파이썬을 좀 더 편리하게 사용하기 위해 IDE(interface development environment)사용을 권장합니다. 파이참은 공식 홈페이지에서 다운로드하여 설치할 수 있습니다. [link]
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파이참 설치 화면 입니다.
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프로젝트 생성 화면입니다. 파이참에서 기본으로 제공하는 PycharmProjects 디렉토리에 rl_book이라는 이름으로 프로젝트를 생성하겠습니다.
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rl_book 프로젝트가 생성되었습니다.
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<옵션 설정>
settings에서 파이참의 다양한 설정을 할 수 있습니다.
현재 파이참 테마는 Darcula로 설정되어있습니다. 사용자에 따라 원하는 테마를 설정할 수 있습니다.
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Setting 왼쪽의 Project : rl_book(프로젝트 명)을 클릭하면 현재 프로젝트의 파이썬 버전과 인터프리터를 설정할 수 있습니다. virtualenv(가상환경)을 생성할 수 있고 현재 프로젝트에 설치된 파이썬 패키지들의 버전들을 확인 할 수 있습니다.
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튜토리얼 자료가 Github[Link]에 공개되어 있습니다. 자료를 다운받기 위해 Git을 설치해야 합니다.
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Git 설치 화면입니다. Git 설치가 완료되면 뒤에서 설치할 Openai gym과 atari.py등을 다운로드 할 수 있습니다.
그리드 월드 예제를 실행하기 위해 다음 패키지를 설치해야 합니다.
터미널에서 다음 명령어를 실행하여 설치합니다.
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Pillow : 파이썬 이미지 라이브러리 입니다.
명령어 프롬프트(cmd)창에서 다음 명령어를 실행하여 설치합니다.
$ pip install Pillow
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Numpy : 파이썬
Numpy도 pillow와 같이 명령어 프롬프트창(cmd)에서 다음 명령어로 설치합니다.
$ pip install numpy
딥살사(deep-SARSA)를 실행하기 위해 다음 라이브러리들을 설치해야합니다.
Numpy, Pillow와 설치 방법은 같습니다.
명령어 프롬프트창(cmd)에서 다음 명령어를 실행하여 설치합니다.
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tensorflow : 딥러닝 오픈소스 프레임워크
$ pip install tensorflow
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Keras : tensorflow wrapper모듈(이 튜토리얼에서 Keras는 tensorflow를 backend로 사용합니다.)
$ pip install keras
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Matplotlib : 파이썬 2-D plotting 라이브러리(에이전트의 리워드를 그래프로 시각화하기 위한 용도)
$ pip install matplotlib
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h5py : HDF5 바이너리 데이터 포맷의 형식을 저장하고 불러 올 수 있게하는 파이썬 라이브러리 입니다. (튜토리얼에서 학습된 에이전트 모델을 저장하고 불러오는 역할을 합니다.)
$ pip install h5py
위의 환경설치를 완료하고 딥살사를 실행합니다. 이번 튜토리얼을 정상적으로 진행하기 위해 딥살사가 실행되어야 합니다.
파이참에서 오른쪽 클릭 후 Run을 클릭해서 실행합니다.
또는, 터미널에서 해당 디렉토리에서 명령어를 통해 실행할 수 있습니다.
$ python deep_sarsa_agent.py딥살사 실행화면 입니다.
