legged_gym怎么一步步装好?Ubuntu下配CUDA、Conda和Isaac Gym环境有啥关键步骤?

### 如何安装 legged_gym 为了成功搭建 `legged_gym` 的学习环境,以下是详细的说明: #### 1. 环境准备 在 Ubuntu 18.04 上构建 Isaac Gym 学习环境需要先完成基础依赖项的安装。这包括 NVIDIA 驱动程序、CUDA 工具包以及 cuDNN 支持[^1]。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install nvidia-driver-xxx # 替换 xxx 为适合版本号 ``` 确保 GPU 和 CUDA 版本兼容性良好,并通过以下命令验证驱动状态: ```bash nvidia-smi ``` #### 2. 安装 Conda 并创建虚拟环境 推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 虚拟环境及其依赖关系。下载并安装最新版 Miniconda 后,执行如下操作来设置新环境: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc conda create --name isaac_env python=3.7 conda activate isaac_env ``` #### 3. 下载与编译 Isaac Gym 克隆官方仓库至本地路径后按照指示逐步完成源码获取及编译过程。 ```bash git clone https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs.git cd IsaacGymEnvs/ pip install -e . ``` 注意:如果遇到关于 cuda toolkit 不匹配的问题,则需手动指定合适的工具链版本而非单纯依靠 conda 自动解决方案[^3]。 #### 4. 测试安装成果 进入 examples 文件夹尝试运行测试脚本来确认一切正常工作。 ```python cd ~/path_to_repo/examples python 1080_balls_of_solitude.py ``` 当屏幕上显示彩色球体漂浮动画即表明初步集成无误[^2]。 #### 5. Legged_Gym 的特定需求满足 针对四足机器人模拟器项目_legged_gym_,还需额外拉取其专属存储库,依照其中README文件指引进一步定制化部署流程. ```bash git clone https://github.com/leggedrobotics/legged_gym.git cd legged_gym pip install -r requirements.txt ``` 最后参照官方文档链接深入探索更多高级特性应用实例. ### 注意事项 整个过程中务必保持各组件间紧密协作的一致性;尤其是显卡驱动、CUDA 及 PyTorch/CuPy 这些核心框架间的相互依存关系尤为关键。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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告别遮挡!UniApp中WebView与原生导航栏的和谐共处方案(附完整可运行代码)

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UML建模课程设计:图书馆管理系统论文

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