1.下载开源项目：

https://github.com/jindadu00/legged_robot_competition

2. 按照README.md先安装环境：

其中，pip install -e . 表示当前目录（把当前目录当作一个 Python 包/项目来安装）

• 可以临时通过 PYTHONPATH 或 sys.path 直接 import，但那样不会自动安装依赖、不会注册命令行工具，且容易遇到相对导入和包资源查找的问题；所以在开发中推荐使用 pip install -e .（可编辑安装），既能保持源码可编辑，又能确保环境一致性和依赖完整性。

3. 运行python train.py --task=go2 --num_envs=64 --headless --max_iterations=50，报错：

    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ImportError: libpython3.8.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory

sudo find / -name libpython3.8.so.1.0

/home/gpu/anaconda3/pkgs/python-3.8.0-h0371630_2/lib/libpython3.8.so.1.0
/home/gpu/anaconda3/envs/isaac_gym/lib/libpython3.8.so.1.0

sudo cp /home/gpu/anaconda3/envs/isaac_gym/lib/libpython3.8.so.1.0 /usr/lib/

报错：

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'.
`np.float` was a deprecated alias for the builtin `float`. To avoid this error in existing code, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.float64` here.

这是因为numpy版本问题，如果遇到这个只需要搜索所有用到np.float的地方将其改为float

报错：

train.py: error: argument --num_envs: invalid int value: '=64'

因为python train.py --task=go2 --num_envs==64 --headless --max_iterations=50中"=="多一个等号；

关掉实时渲染，或者只渲染一条狗，会训练得快一点。