【解决方案】解决ImportError: Library “GLU“ not found.问题

在线体验各类最新模型,更有模型 免费Token 额度领取!
立即体验
简介: 【解决方案】解决ImportError: Library “GLU“ not found.问题

1.背景介绍

今天使用租的云服务器跑强化学习代码,遇到了问题ImportError: Library “GLU” not found。

Traceback (most recent call last):
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/gym/envs/classic_control/rendering.py", line 27, in <module>
    from pyglet.gl import *
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pyglet/gl/__init__.py", line 95, in <module>
    from pyglet.gl.gl import *
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pyglet/gl/gl.py", line 45, in <module>
    from pyglet.gl.lib import link_GL as _link_function
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pyglet/gl/lib.py", line 149, in <module>
    from pyglet.gl.lib_glx import link_GL, link_GLU, link_GLX
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pyglet/gl/lib_glx.py", line 46, in <module>
    glu_lib = pyglet.lib.load_library('GLU')
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pyglet/lib.py", line 168, in load_library
    raise ImportError('Library "%s" not found.' % names[0])
ImportError: Library "GLU" not found.
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
  File "TrainMaze.py", line 2, in <module>
    from MazeEnv import Maze
  File "/home/my-mcpg/MazeEnv.py", line 5, in <module>
    from gym.envs.classic_control import rendering
  File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/gym/envs/classic_control/rendering.py", line 29, in <module>
    raise ImportError(
ImportError:
    Error occurred while running `from pyglet.gl import *`
    HINT: make sure you have OpenGL installed. On Ubuntu, you can run 'apt-get install python-opengl'.
    If you're running on a server, you may need a virtual frame buffer; something like this should work:
    'xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" python <your_script.py>'

2.解决方案

报错提示中有一个提示信息:

HINT: make sure you have OpenGL installed. On Ubuntu, you can run 'apt-get install python-opengl'.

意思就是说确保安装了OpenGL库,在Ubuntu中,可以通过apt-get install python-opengl命令来安装。所以,操作如下:

apt-get install python-opengl

但使用上述命令时又遇到了一个其他问题:

Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
E: Unable to locate package python-opengl

解决方案:使用sudo权限,更新apt-get。

sudo apt-get update

重新安装python-opengl即可

apt-get install python-opengl
目录
相关文章
|
Ubuntu 应用服务中间件 nginx
Ubuntu安装笔记(三):ffmpeg(3.2.16)源码编译opencv(3.4.0)
本文是关于Ubuntu系统中使用ffmpeg 3.2.16源码编译OpenCV 3.4.0的安装笔记,包括安装ffmpeg、编译OpenCV、卸载OpenCV以及常见报错处理。
1297 2
Ubuntu安装笔记(三):ffmpeg(3.2.16)源码编译opencv(3.4.0)
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习
本文详细介绍了如何使用TorchRL库解决多代理强化学习(MARL)问题,重点讨论了在多代理环境中应用近端策略优化(PPO)。通过使用VMAS模拟器,该文展示了如何在GPU上并行训练多机器人系统,使其在避免碰撞的同时到达目标。文章涵盖了依赖项安装、PPO原理、策略与评论家网络设计、数据收集及训练循环,并强调了TorchRL在简化开发流程、提升计算效率方面的优势。无论是集中式还是分布式评论家配置,TorchRL均能有效支持复杂的MARL研究与实践。
468 5
使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习
|
缓存 网络协议 网络安全
docker中DNS解析问题
【10月更文挑战第6天】
2361 6
|
机器学习/深度学习 人工智能
Leffa:Meta AI 开源精确控制人物外观和姿势的图像生成框架,在生成穿着的同时保持人物特征
Leffa 是 Meta 开源的图像生成框架,通过引入流场学习在注意力机制中精确控制人物的外观和姿势。该框架不增加额外参数和推理成本,适用于多种扩散模型,展现了良好的模型无关性和泛化能力。
1046 11
Leffa:Meta AI 开源精确控制人物外观和姿势的图像生成框架,在生成穿着的同时保持人物特征
|
人工智能 并行计算 监控
深入剖析 Qwen2.5 - 32B 模型在 VLLM 上的单机三卡部署与运行
本文深入探讨了Qwen2.5 - 32B模型在VLLM框架上的部署过程,从模型下载、启动命令、资源占用分析到GPU资源分配及CUDA图应用,详述了大模型运行的挑战与优化策略,强调了硬件资源规划与技术调优的重要性。
9011 2
|
缓存 Shell iOS开发
修改 torch和huggingface 缓存路径
简介:本文介绍了如何修改 PyTorch 和 Huggingface Transformers 的缓存路径。通过设置环境变量 `TORCH_HOME` 和 `HF_HOME` 或 `TRANSFORMERS_CACHE`,可以在 Windows、Linux 和 MacOS 上指定自定义缓存目录。具体步骤包括设置环境变量、编辑 shell 配置文件、移动现有缓存文件以及创建符号链接(可选)。
5152 2
|
计算机视觉 Python
目标检测笔记(四):自适应缩放技术Letterbox完整代码和结果展示
自适应缩放技术Letterbox通过计算缩放比例并填充灰边像素,将图片调整为所需尺寸,保持原始比例不变,广泛应用于目标检测领域。
1235 1
目标检测笔记(四):自适应缩放技术Letterbox完整代码和结果展示
|
应用服务中间件 网络安全 nginx
轻松上手Nginx Proxy Manager:安装、配置与实战
Nginx Proxy Manager (NPM) 是一款基于 Nginx 的反向代理管理工具,提供直观的 Web 界面,方便用户配置和管理反向代理、SSL 证书等。本文档介绍了 NPM 的安装步骤,包括 Docker 和 Docker Compose 的安装、Docker Compose 文件的创建与配置、启动服务、访问 Web 管理界面、基本使用方法以及如何申请和配置 SSL 证书,帮助用户快速上手 NPM。
15590 1
|
网络协议 网络架构
TCP/IP协议架构:四层模型详解
在网络通信的世界里,TCP/IP协议栈是构建现代互联网的基础。本文将深入探讨TCP/IP协议涉及的四层架构,以及每一层的关键功能和作用。
3247 5
|
Ubuntu Linux Docker
弃用Docker Desktop:在WSL2中玩转Docker之Docker Engine 部署与WSL入门
弃用Docker Desktop:在WSL2中玩转Docker之Docker Engine 部署与WSL入门
27016 4