ubuntu20.04 isaacgym

### 卸载和重新安装Isaac Gym于Ubuntu 20.04 #### 卸载现有Isaac Gym及相关依赖项 为了确保旧版本完全移除并避免潜在冲突，在卸载过程中需清理先前安装的特定组件。对于通过`pip`管理的包，如PyTorch及其扩展库(`torchvision`, `torchaudio`)，可以利用`pip`自带功能来完成卸载操作。 ```bash pip3 uninstall torch torchvision torchaudio ``` 针对可能存在的其他由`apt`工具安装的基础软件包，则应采用相应的命令： ```bash sudo apt remove --purge nvidia-cuda-toolkit isaac-gym* -y && sudo apt autoremove -y ``` 上述命令不仅会删除指定的应用程序，还会清除配置文件以及不再需要的依赖关系[^2]。 #### 准备工作环境 在准备重装之前，建议先更新本地APT仓库索引至最新状态，这有助于获取最新的软件列表信息，从而保障后续安装过程顺利进行。 ```bash sudo apt update ``` 接着，依据官方文档提示，确认已正确设置CUDA与PyTorch之间的兼容性组合；这里特别指出的是，虽然提供了某些预设搭配方案，但对于长期支持性和稳定性而言，选择稳定版而非测试版通常更为合适[^3]。 #### 安装必要前置条件 鉴于Isaac Gym高度依赖NVIDIA GPU加速技术栈，因此必须事先准备好对应的驱动程序和支持库。具体来说，就是按照目标平台的要求下载并部署相适应的CUDA Toolkit版本。 ```bash # 假定已经选择了合适的CUDA版本号作为变量存储 export CUDA_VERSION=11.x # 用户应当替换为实际使用的数值 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-repo-ubuntu2004_${CUDA_VERSION}_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-*.deb sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/all/deb/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /" sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda=${CUDA_VERSION} ``` 注意：以上脚本中的`${CUDA_VERSION}`部分应该被具体的版本字符串所取代，比如`11.3`，并且整个流程假定了网络连接正常可用以便访问外部资源服务器。 #### 正式安装Isaac Gym 当所有准备工作完成后，即可依照项目指南逐步引入核心模块和其他辅助工具集。考虑到不同开发者社区贡献的内容差异较大，下面仅给出一般性的指导方针而不涉及具体实现细节。 ```bash git clone https://github.com/NVIDIA-Omniverse/isaacgymenvs.git cd isaacgymenvs conda create -n ig_env python=3.8 source activate ig_env pip install -e . ``` 最后一步执行完毕之后，理论上就已经成功搭建起了一个可供实验研究用途的新鲜实例化副本。

<think>嗯，用户想在Ubuntu 20.04上安装Isaac Gym。我之前整理过相关的引用资料，需要先回顾一下这些信息。引用1到4都提到了安装步骤，但每个步骤可能有些不同，需要整合一下。 首先，用户需要下载Isaac Gym的安装包。根据引用4，用户应该从官网下载IsaacGym_Preview_4_Package.tar.gz。然后解压这个文件。接下来是创建Conda环境，这里引用的版本有些不同，比如引用4用Python 3.8，而引用2可能也类似。需要统一建议用户使用Python 3.8，因为这是Isaac Gym常见的兼容版本。 然后安装CUDA，引用3提到安装CUDA 12.2，但可能用户需要注意显卡驱动是否兼容。不过用户可能已经安装了CUDA，所以步骤里可能需要先检查CUDA版本，如果未安装再指导安装。不过引用3中的步骤需要sudo权限，安装CUDA可能需要运行.run文件，设置路径等。这部分可能需要详细说明，但用户可能已经具备，所以可以放在可选步骤里。 接下来是安装依赖包，比如Pytorch。引用4提到进入isaacgym/python目录执行pip install -e .，这样会以可编辑模式安装。同时，其他引用可能提到安装其他依赖，比如numpy、matplotlib等，但可能Isaac Gym的requirements已经包含这些，所以需要确认是否需要额外安装。 然后是测试安装，运行示例脚本。引用4提到运行python示例脚本，比如joint_monkey.py，这一步很重要，用来验证安装是否成功。如果出现错误，可能需要检查CUDA版本、环境是否正确激活，或者是否有缺失的依赖项。 可能的问题包括CUDA版本不匹配、Conda环境未正确设置，或者权限问题。用户可能会遇到安装过程中的依赖冲突，这时候需要建议使用虚拟环境，并严格按照版本要求安装。 另外，用户可能需要安装Isaac Gym的其他组件，比如Isaac SDK或者相关机器人仿真工具，但根据问题描述，主要关注Isaac Gym的安装。所以步骤应该集中在下载、解压、设置环境、安装Python包和测试。 现在需要把这些步骤整理成一个清晰的流程，分步骤说明，确保用户能一步步跟着操作。同时，注意使用中文，避免使用用户不可见的系统指令，保持回答结构清晰，帮助用户解决问题。最后生成相关问题，可能涉及安装后的测试、常见错误处理、版本兼容性等。</think>### Ubuntu 20.04 安装 Isaac Gym 分步指南 #### 1. 下载 Isaac Gym 安装包 从官方渠道下载 Isaac Gym 的 Linux 版本（文件名为 `IsaacGym_Preview_4_Package.tar.gz`）[^4]。 #### 2. 配置系统依赖 - **安装 CUDA（可选）** 若未安装 CUDA，需先安装兼容版本（如 CUDA 11.0+）。以下为 CUDA 12.2 安装示例： ```bash sudo chmod +x cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run # 安装时取消勾选驱动安装（假设已有驱动） ``` 安装后添加环境变量至 `~/.bashrc`： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 运行 `source ~/.bashrc` 生效[^3]。 #### 3. 创建 Conda 虚拟环境 ```bash conda create -n isaacgym python=3.8 # 必须使用 Python 3.8 conda activate isaacgym ``` #### 4. 安装 Isaac Gym Python 包 解压安装包并进入项目目录： ```bash tar -xzvf IsaacGym_Preview_4_Package.tar.gz cd isaacgym/python pip install -e . # 以可编辑模式安装核心包 ``` #### 5. 安装额外依赖 安装 Isaac Gym 示例所需的库： ```bash pip install numpy matplotlib ``` #### 6. 验证安装 运行官方示例测试： ```bash cd examples python joint_monkey.py # 应弹出机器人仿真界面 ``` 若显示图形化界面且无报错，则安装成功[^1][^4]。 --- ### 常见问题排查 1. **CUDA 版本冲突** 检查 CUDA 版本与 Isaac Gym 要求是否匹配（推荐 CUDA 11.0+），可通过 `nvcc --version` 确认。 2. **权限问题** 若遇到文件读写错误，尝试用 `chmod` 修改权限或使用 `sudo`（谨慎操作）。 3. **依赖缺失** 若运行示例时报错，尝试 `pip install -r requirements.txt`（位于 `isaacgym/python` 目录）。 ---