ubuntu20.04isaacgym卸载和安装

### 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。