はじめに

今回はWindowsでOpenSpiel (DeedMindの強化学習ライブラリ) を動かそうとしたところ，つまってしまったので，その環境構築手順と解決策をまとめます．

環境

Windows 10

WSL: Ubuntu18.04.5LTS

conda 4.8.3 (Miniconda)

OpenSpiel

OpenSpielはDeepMindが提供している(深層)強化学習ライブラリです．

DeepMindはGoogle傘下の人工知能開発企業で，開発したプログラムの中でも，人間のプロ囲碁棋に勝利したAlphaGoがよく知られています．

OpenSpielには様々な強化学習のアルゴリズムが実装されており，とても参考になります．

今回はこのOpenSpielの環境構築の方法を紹介します．

github.com

Windows Subsystem for Linux(WSL)

プログラムにはWindows上では動作しないものがあります．そのときに，活躍するのがWindows Subsystem for Linux (WSL) です． WSLは簡単にいうと，Windows上でLinuxを動かすことのできる便利なツールです．

WSLのインストールについて以下の記事がおすすめです．この記事ではUbuntu 20.04 LTSを選択していますが，この記事で用いているのはUbuntu 18.04 LTSなので注意してください (通常のインストール・使用にはなんの問題もありません).

逆にこの時点でWSLをインストールしていない方は，Ubuntu 20.04 LTSをインストールすることをおすすめします．(Ubuntu 20.04 LTSのほうがOpenSpielのインストールが簡単です．)

WSL 2 のインストール，Ubuntu 20.04, 18.04 のインストールと利用

Anaconda (Miniconda)

Pythonに限らず多くのプログラムはライブラリのバージョンへ依存しています．そのため，自分の元のPython環境 (usr/bin/python) に直接ライブラリをインストールすると，あるプログラムは動くけど，あるプログラム動かないなどの問題が発生することがあります．

そこで用いられるのが仮想環境です．環境ごとにインストールするライブラリやそのバージョンを指定することで，上記の問題を解決することができます． Pythonの仮想環境では，conda, virtualenv, venvなどが挙げられますが，今回はAnaconda (Miniconda) を用いた仮想環境の構築を紹介します. ¹ (仮想環境は特になんでも大丈夫です)

環境構築は以下の記事を参考にしています．

Ubuntu 18.04上でminicondaを使う

minicondaのインストール方法

# minicondaのインストールに用いるシェルファイルをダウンロード
$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# インストールを実行
$ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# パスを通す (勝手に通っているときもある気がする)
$ ~/miniconda3/bin/conda init bash
$ source ~/.bashrc
# パスが通っているか確認
$ which conda

OpenSpielのインストール方法

基本的には公式がインストール方法を紹介してくれているので，それに従ってインストールを行います．

https://github.com/deepmind/open_spiel/blob/master/docs/install.md

Ubuntuに必要なパッケージをインストール

./install.sh

仮想環境の構築

公式ではvirtualenvを使用していますが，今回は先ほどインストールしたcondaを用いて仮想環境を構築します．

# 環境の作成 環境名(OpenSpielの部分)はなんでも大丈夫です．pythonは3.7以上を使用しましょう
$ conda create -n OpenSpiel python=3.7
# 仮想環境を有効にする
$ conda activate OpenSpiel

pipのアップグレード

公式通り

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
# Install pip deps as your user. Do not use the system's pip.
$ python3 get-pip.py
$ pip3 install --upgrade pip
$ pip3 install --upgrade setuptools testresources

pythonライブラリのインストール

$ pip3 install -r requirements.txt

はまったところ (Ubuntu 18.04 LTS)

OpenSpileはpythonだけでなくC++(C?) を用いたライブラリなので，そのコンパイルをする必要があります．しかし，コマンドを実行するとコンパイルエラーが発生しうまくビルドすることができませんでした．(Ubuntu 20.04 LTSではこの問題は発生しませんでした．)

$ ./open_spiel/scripts/build_and_run_tests.sh

エラー内容

error: explicit specialization of 'value' in class scope
  int value() const {
      
～中略～

Makefile:94: recipe for target 'all' failed
make: *** [all] Error 2

これを調べてみるとコンパイラのバージョンが古いことが問題だったようなので，アップデートを行います. 以下のissueで似たようなことが起こっていたので，それを参考にしています．

https://github.com/deepmind/open_spiel/issues/321

コンパイラのインストールと変更

$ apt-get install clang-10
# clang++ をclang-10に置き換える
$ sudo ln -s -f $(which clang-10) /usr/bin/clang++

再びコマンドを実行すると無事ビルドが成功しました．(テストがなぜが１つ通りませんが問題なく動作します)

$ ./open_spiel/scripts/build_and_run_tests.sh

python pathを通す

最後にプロジェクトのパスを通して終了です．

.bashrcに以下を追記します．

# /<path_to_open_spiel>はopen_spielのディレクトリパス
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/<path_to_open_spiel>
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/<path_to_open_spiel>/build/python

WSLを再起動するとOpenSpielが使用できるようになります．適当な例を動かしてみましょう．この時，仮想環境の起動を忘れないように注意してください．

最後に

今回はDeepMind社の強化学習ライブラリOpenSpielのWindowsにおける環境構築について紹介しました．環境構築には私もよく苦労するので，少しでも皆さんの助けになればと思います．

これは経験則ですが，condaの仮想環境でパッケージをインストールするときはpipコマンドを用いることを強くおすすめします．condaコマンドでインストールすると環境が汚くなる場合があります．特にpip, condaコマンドは混ぜるな危険です．condaをどうしても使用しなければいけない場合でも，その時はcondaコマンドだけを使うようにしましょう．↩

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WindowsでOpenSpiel (DeedMindの強化学習ライブラリ)を動かす方法 (WSL: Ubuntu18.04.5 LTS)