##Stable Baselines

$ conda create -n baseline python=3.6 anaconda
$ conda activate baseline
(baseline) > pip install tensorflow-gpu==1.14.0
(baseline) > pip install gym
(baseline) > pip install stable-baselines[mpi]
(baseline) > pip install pyqt5
(baseline) > pip install imageio

imageioはいらないかも。[mpi]は動かない可能性が高いので、MSMPIを以下からインストールする（win）
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=56727
msmpisetup.exe と msmpisdk.msi の両方をダウンロードして実行する。前者で MPI を実行する用のファイルがインストールされ、後者で MPI を使ったプログラムを作るのに必要なヘッダやライブラリがインストールされる。
##動作確認
以下のファイルを作って動けばok

hello_baselines.py

import gym
from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines import PPO2
env = gym.make("CartPole-v1")
env = DummyVecEnv([lambda: env])
model = PPO2('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=100000)
state = env.reset()
for i in range(200):
    env.render()
    action, _ = model.predict(state, deterministic=True)
    state, rewards, done, info = env.step(action)
    if done:
        break
env.close()

#参考
##Stable-baselines

Name	中央揃え	右揃え
A2C	align-center	align-right
ACER	align-center	align-right
ACKTR	align-center	align-right
DDPG	align-center	align-right
DQN	align-center	align-right
HER	align-center	align-right
GAIL	align-center	align-right
PPO1	align-center	align-right
PPO2	align-center	align-right
SAC	align-center	align-right
TRPO	align-center	align-right

##keras-rl

Name	中央揃え	右揃え
DQN	align-center	align-right
DDPG	align-center	align-right
NAF	align-center	align-right
CEM	align-center	align-right
SARSA	align-center	align-right