传送门=--_package 'isaacgym' requires a different python: 3.

[Error] [carb.gym.plugin] Gym cuda error: invalid resource handle

教程

[Error] [carb.gym.plugin] Error creating viewer: Sim->Graphics is nullptr

RuntimeError: nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture (-arch)

宇树科技教程：https://support.unitree.com/home/zh/developer/rl_example
源码：https://github.com/unitreerobotics

pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 # -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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更正版本：

pip install torch==2.2.1+cu116 torchvision==0.17.1+cu116 torchaudio==2.2.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
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怀疑可以torchaudio改成cu116
是可以的~
但cuda也要装成11.6版本，见笔者blog
之后一个里程碑完结撒花～

cudatoolkit简介

CUDAToolkit是一个用于GPU计算的软件开发工具包。它由NVIDIA开发，提供了一组CUDA编程模型的库、工具和文档，使开发者能够利用NVIDIA的GPU进行并行计算。
CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可以通过在GPU上执行计算任务来加速应用程序。CUDAToolkit包含了用于编译、优化和调试CUDA代码的工具，以及大量的GPU加速库，如线性代数、图像处理和机器学习库等。
使用CUDAToolkit，开发者可以利用GPU的大规模并行计算能力，加速各种应用程序，包括科学计算、数据分析、深度学习等。CUDAToolkit支持多种编程语言，如C、C++、Python和Fortran，开发者可以选择最适合自己的编程语言进行GPU编程。
总之，CUDAToolkit是一个用于GPU计算的软件开发工具包，可以提供丰富的GPU加速库和工具，帮助开发者利用GPU进行并行计算加速。

不用cudatoolkit，只有torch也能加载tensor到GPU

在cudatoolkit11.6的加持下，使用pytorch+cuda11.6可以加速GPU计算。

AttributeError: module ‘distutils’ has no attribute ‘version’

solution:

pip install setuptools==59.5.0
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askubuntu forum

ImportError: /home/flower/miniconda3/envs/rl-go2/bin/…/lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.32’ not found’

查找指定版本的gcc

strings /home/flowr/miniconda3/envs/rl-go2/lib/libstdc++.so.6  | grep GLIBCXX_3.4.32
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发现libstdc++.so.6中缺少3.4.32版本，需要更新该libstdc++.so.6文件。

locate / "libstdc++.so.6"
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查找根目录下的“libstdc++.so.6"文件
看看别的libstdc++.so.6是否包含

strings /home/flowr/miniconda3/envs/rl-go2/lib/libstdc++.so.6  | grep GLIBCXX_3.4.32  | grep GLIBCXX_3.4.32
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没有

strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6  | grep GLIBCXX_3.4.32  | grep GLIBCXX_3.4.32
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有了(之前按ubuntu ask question的教程更新了)

sudo apt-get install libstdc++6
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test 
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
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我们只要把它复制到目标目录下即可

sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /home/flowr/miniconda3/envs/rl-go2/lib/libstdc++.so.6
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复制完成
该bug解决，

• conda虚拟环境下pip install tensorboard和conda install tensorboard效果一致。

未解决

https://www.cnblogs.com/Q-M-double-j/p/18102664
更新：换成如下配置，仍然报错

声明：虚拟环境下GPU和CUDA(11.1)正常
python,torch,cudatoolkit,cuda,nvidia drive的版本如下：
CUDA向后兼容:可以兼容较早版本的其他软件(cudatoolkit)

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执行isaacgym/python/examples/jointed_monkey.py，CPU可以正常跑，

---

指定为GPU，

在下述代码之前正常:

# joint animation states
ANIM_SEEK_LOWER = 1
ANIM_SEEK_UPPER = 2
ANIM_SEEK_DEFAULT = 3
ANIM_FINISHED = 4

# initialize animation state
anim_state = ANIM_SEEK_LOWER
current_dof = 0
print("Animating DOF %d ('%s')" % (current_dof, dof_names[current_dof]))

while not gym.query_viewer_has_closed(viewer):

    # step the physics
    gym.simulate(sim)
    gym.fetch_results(sim, True)

    speed = speeds[current_dof]

    # animate the dofs
    if anim_state == ANIM_SEEK_LOWER:
        dof_positions[current_dof] -= speed * dt
        if dof_positions[current_dof] <= lower_limits[current_dof]:
            dof_positions[current_dof] = lower_limits[current_dof]
            anim_state = ANIM_SEEK_UPPER
    elif anim_state == ANIM_SEEK_UPPER:
        dof_positions[current_dof] += speed * dt
        if dof_positions[current_dof] >= upper_limits[current_dof]:
            dof_positions[current_dof] = upper_limits[current_dof]
            anim_state = ANIM_SEEK_DEFAULT
    if anim_state == ANIM_SEEK_DEFAULT:
        dof_positions[current_dof] -= speed * dt
        if dof_positions[current_dof] <= defaults[current_dof]:
            dof_positions[current_dof] = defaults[current_dof]
            anim_state = ANIM_FINISHED
    elif anim_state == ANIM_FINISHED:
        dof_positions[current_dof] = defaults[current_dof]
        current_dof = (current_dof + 1) % num_dofs
        anim_state = ANIM_SEEK_LOWER
        print("Animating DOF %d ('%s')" % (current_dof, dof_names[current_dof]))

    if args.show_axis:
        gym.clear_lines(viewer)

    # clone actor state in all of the environments
    for i in range(num_envs):
        gym.set_actor_dof_states(envs[i], actor_handles[i], dof_states, gymapi.STATE_POS)

        if args.show_axis:
            # get the DOF frame (origin and axis)
            dof_handle = gym.get_actor_dof_handle(envs[i], actor_handles[i], current_dof)
            frame = gym.get_dof_frame(envs[i], dof_handle)

            # draw a line from DOF origin along the DOF axis
            p1 = frame.origin
            p2 = frame.origin + frame.axis * 0.7
            color = gymapi.Vec3(1.0, 0.0, 0.0)
            gymutil.draw_line(p1, p2, color, gym, viewer, envs[i])
    import pdb; pdb.set_trace()
    
    # update the viewer
    gym.step_graphics(sim)
    gym.draw_viewer(viewer, sim, True)

    # Wait for dt to elapse in real time.
    # This synchronizes the physics simulation with the rendering rate.
    gym.sync_frame_time(sim)
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不能获取自由度
而且终端报错如下：
GPU显存没有过载，因为环境数目=1一样报错。

已解决

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nvidia isaac gym教程：
https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/search/?facet.mimetype[]=event%20session&layout=list&page=1&q=isaac%20gym&sort=relevance&sortDir=desc

执行错误：

internal error : PhysX Internal CUDA error. Simulation cannot continue!
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link

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ERROR: Package 'isaacgym' requires a different Python: 3.12.3 not in '<3.9,>=3.6'
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  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
  ERROR: Failed building wheel for pysdf
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ImportError: libpython3.8.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory
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配环境，卒

pip show isaacgym
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```sh
python3

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8157811ccdc64495ae73392843a1b5c6.png)
* 要用conda 执行xxx.sh
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