Ubuntu 20.04 LTS のサポートが終了しつつあり、Gymnasium (https://gymnasium.farama.org) の実行環境を更新したので、結果をメモ。ポイントは３つ。

PyTorch の Conda サポートが終了したので、Pip を使う
Ubuntu 24.04 から Pip の際に仮想環境が必要になったので venv を使う
swig が動作しないのでソースからコンパイル

(1) venv の導入

venv を導入する。

$ sudo apt install python3-venv python3-pip

.bashrc の末尾に

alias mkvenv='python3 -m venv --upgrade-deps --prompt . .venv'
alias activate='source .venv/bin/activate'

の２行を追加する。エディタを使わずに、コマンドラインから作業するなら

$ echo "alias mkvenv='python3 -m venv --upgrade-deps --prompt . .venv'" >> ~/.bashrc
$ echo "alias activate='source .venv/bin/activate'" >> ~/.bashrc

とする。

一度端末を閉じて開き直すか、$ source ~/.bashrc を実行して変更を反映させる。
以降、$ mkvenv で現在のフォルダに仮想環境を作成でき、$ activate で
現在のフォルダに作成済みの仮想環境を有効化できる。以上は次の記事を参考にした。

(2) Gymnasium のチュートリアル

導入

https://gymnasium.farama.org/introduction/basic_usage/
https://gymnasium.farama.org/introduction/train_agent/

にあるチュートリアルを試す。まず、作業用のフォルダ（ここでは gym）に仮想環境を作成し、有効化する。

$ mkdir gym
$ cd gym
$ mkvenv
$ activate

続けて以下を試すと（試さなくて良い）、なぜか box2d のインストール中に swig の実行に失敗する。

実行不要.sh

(gym) $ pip install swig
(gym) $ pip install "gymnasium[box2d]"

以下では swig をソースからコンパイルする。上記を実行してエラーが出た場合には以下を実行する。

リカバリ.sh

(gym) $ pip uninstall swig
(gym) $ rm .venv/bin/swig*

仮想環境を終了してから、コンパイルに必要なライブラリをインストールする。

(gym) $ deactivate
$ cd ~
$ sudo apt install git build-essential automake bison libpcre2-dev

適当な作業用フォルダ（~/dev など）で

$ git clone https://github.com/swig/swig.git
$ cd swig
$ ./autogen.sh
$ ./configure --prefix=$HOME/.local/swig
$ make
$ make install

とし、出来上がった実行ファイルに PATH を通す。

$ echo 'export PATH=~/.local/swig/bin:$PATH' >> ~/.bashrc

一度端末を閉じて開き直すか、$ source ~/.bashrc を実行して変更を反映させる。

参照： https://swig.org/svn.html の To build the latest version

$ swig --version

SWIG Version 4.3.0

Compiled with /opt/rh/devtoolset-2/root/usr/bin/g++ [Linux]

Configured options: +pcre

Please see https://www.swig.org for reporting bugs and further information

とバージョンが表示されるのを確認したら、改めて環境を構築する。

$ cd gym
$ activate
(gym) $ pip install "gymnasium[box2d]"
(gym) $ pip install matplotlib tqdm

学習

'gym' フォルダに blackjack_train.py というファイルを用意して、https://gymnasium.farama.org/introduction/train_agent/ にあるすべての Python コードを順番にコピーペーストする。
学習結果を保存するために、末尾に次の３行を追加する。

import pickle
with open("q_values.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(dict(agent.q_values), f)

blackjack_train.py を保存して

(gym) $ python blackjack_train.py

で実行を確認。

WSL の場合には、ウィンドウを表示させるために次も必要。

$ sudo apt install python3-tk

学習結果によるゲームプレイ

'gym' フォルダに以下の内容で blackjack_play.py を作成。
未学習の状態に対する Q 値は、学習済みの全状態における平均値で置き換えている。

blackjack_play.py

from collections import defaultdict
import gymnasium as gym
import numpy as np
import pickle
import time

env = gym.make("Blackjack-v1", sab=False, render_mode="human")

with open('q_values.pkl', 'rb') as f:
    q_values = pickle.load(f)

q_ave = sum(q_values.values()) / len(q_values)
q_values = defaultdict(lambda: q_ave) | q_values

def get_action(obs: tuple[int, int, bool]) -> int:
    return int(np.argmax(q_values[obs]))

obs, info = env.reset()
done = False

# play one game
while not done:
    time.sleep(0.5)
    action = get_action(obs)
    next_obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

    print(f'{obs[0]} : ', end='')
    print('Stand' if action==0 else 'Hit')

    # update if the environment is done and the current obs
    done = terminated or truncated
    obs = next_obs

print ('Player ', end='') 
print ('won.' if reward > 0 else 'lost.' if reward < 0 else 'drew.') 


# Wait for the game window to close.
from pygame.locals import QUIT
import pygame
import sys

while True:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()

(gym) $ python blackjack_play.py 
10 : Hit
20 : Stand
Player won.

で１試合の実行を表示。端末で Ctrl-C を入力するか、ゲーム画面を閉じると終了。
Blackjack-v1 ではディーラーの点数は非公開なので、勝敗のみを表示している。

(3) PyTorch のチュートリアル

導入

$ nvidia-smi で NVIDIA driver が動作していることを確認する。

PyTorch に対応したバージョンの CUDA ToolKit をインストールしておく。（記事作成時の対応バージョンは 11.8/12.4/12.6)
最新版以外の CUDA ToolKit は https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive にある。

PyTorchを https://pytorch.org/ に従ってインストールする。Stable, Linux, Pip, Python, CUDA のバージョン（例：12.6）を選択し、表示されたコマンドを仮想環境内で実行する。

$ cd gym
$ activate
(gym) $ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

端末で以下を実行し、True が出力されたら成功

(gym) $ python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> quit()

他に必要なものをインストール

(gym) $ pip install "gymnasium[classic_control]"
(gym) $ pip install matplotlib

学習

'gym' フォルダに cartpole_train.py というファイルを用意して、

にあるすべての Python コードを順番にコピーペーストする。
学習結果を保存するために、末尾に次の１行を追加する。

torch.save(policy_net.state_dict(), 'policy.pth')

(参考) https://pytorch.org/docs/main/notes/serialization.html#saving-and-loading-torch-nn-modules

cartpole_train.py を保存して

(gym) $ python cartpole_train.py

で実行を確認。

緑線は棒が倒れるまでの時間（５００で打ち切り）。赤線は直前１００個の平均値（試行が１００未満のときは０）

何回か学習を行い、うまくいった結果（最終部分が５００で安定）をファイル名を変えて残す。

(gym) $ cp policy.pth policy1.pth

学習結果による制御シミュレーション

'gym' フォルダに以下の内容で cartpole_control.py を作成。

cartpole_control.py

import gymnasium as gym

from itertools import count

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

from pygame.locals import QUIT
import pygame
import sys

path = 'policy.pth'

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) == 2:
        path = sys.argv[1]

env = gym.make("CartPole-v1", render_mode="human")

# if GPU is to be used
device = torch.device(
    "cuda" if torch.cuda.is_available() else
    "mps" if torch.backends.mps.is_available() else
    "cpu"
)

class DQN(nn.Module):

    def __init__(self, n_observations, n_actions):
        super(DQN, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(n_observations, 128)
        self.layer2 = nn.Linear(128, 128)
        self.layer3 = nn.Linear(128, n_actions)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.layer1(x))
        x = F.relu(self.layer2(x))
        return self.layer3(x)

n_actions = env.action_space.n
state, info = env.reset()
n_observations = len(state)

policy_net = DQN(n_observations, n_actions).to(device)
policy_net.load_state_dict(torch.load(path))

def select_action(state):
    with torch.no_grad():
        return policy_net(state).max(1).indices.view(1, 1)

state, info = env.reset()
state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32, device=device).unsqueeze(0)

for t in count():
    action = select_action(state)
    observation, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action.item())

    state = torch.tensor(observation, dtype=torch.float32, device=device).unsqueeze(0)

    print(f'\r{t = }', end='')
    
    if terminated:
        print('')
        break

    for event in pygame.event.get():
        if event.type == QUIT:
            print('')
            pygame.quit()
            sys.exit()

学習時は５００ステップで打ち切り（成功）だが、この制御シミュレーションは時間経過では終了しない。

(gym) $ python cartpole_control.py policy1.pth

初期状態は乱数によって設定されるので毎回挙動が変わる。学習が不十分だと、制御に失敗して終了する。
制御に失敗せず、いつまでも終わらない場合は、ゲーム画面を閉じるか端末で Ctrl-C を入力して終了する。