宇树机器狗强化学习unitree-rl-gym示例运行错误

Question

运行宇树强化学习示例时出现AttributeError: module 'numpy.typing' has no attribute 'NDArray'问题。看网上都说是numpy版本低了，但升级后又与系统不兼容，该怎么办？

Answer 1

该回答引用自GPT-deepseek, 由博主 GISer Liu 编写：

问题分析

用户在运行宇树机器狗强化学习示例时，遇到了AttributeError: module 'numpy.typing' has no attribute 'NDArray'的错误。根据用户的描述，网上普遍认为这是由于numpy版本过低导致的，但用户在升级numpy后，又出现了与系统不兼容的问题。

问题定位

1. 错误原因：AttributeError: module 'numpy.typing' has no attribute 'NDArray'表明代码中使用了numpy.typing.NDArray，但当前安装的numpy版本中并没有这个属性。这通常是因为numpy版本过低，NDArray是在numpy的较新版本中引入的。

2. 升级后的问题：用户在升级numpy后，出现了与系统不兼容的问题。这可能是因为升级后的numpy版本与其他依赖库（如tensorflow、pytorch等）不兼容，或者与系统的Python版本不匹配。

解决方案

针对这个问题，我们可以采取以下步骤来解决：

1. 检查当前numpy版本

首先，检查当前安装的numpy版本，确认是否需要升级。

import numpy as np
print(np.__version__)

如果版本低于1.20.0，则需要升级。

2. 升级numpy

如果确认需要升级，可以使用以下命令升级numpy：

pip install --upgrade numpy

3. 解决兼容性问题

如果升级后出现兼容性问题，可以尝试以下方法：

• 指定兼容版本：安装一个与系统和其他依赖库兼容的numpy版本。例如：

  pip install numpy==1.19.5
  

  这里1.19.5是一个较为稳定的版本，通常与大多数库兼容。

• 使用虚拟环境：创建一个独立的Python虚拟环境，并在其中安装所需的numpy版本，以避免与系统全局环境冲突。

  python -m venv myenv
  source myenv/bin/activate  # 在Windows上使用 myenv\Scripts\activate
  pip install numpy==1.20.0
  

• 检查依赖库：确保其他依赖库（如tensorflow、pytorch等）与numpy版本兼容。可以通过查看这些库的官方文档或使用pip check命令来检查依赖关系。

4. 修改代码

如果无法升级numpy，或者升级后仍然存在问题，可以尝试修改代码，避免使用numpy.typing.NDArray。例如，可以使用numpy.ndarray来代替：

import numpy as np

# 将 NDArray 替换为 ndarray
array: np.ndarray = np.array([1, 2, 3])

总结

通过以上步骤，用户可以解决AttributeError: module 'numpy.typing' has no attribute 'NDArray'的问题。如果升级numpy后出现兼容性问题，可以通过指定兼容版本、使用虚拟环境或修改代码来解决。

希望这个解决方案能帮助您顺利运行宇树机器狗强化学习示例！如果有其他问题，欢迎继续提问。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请私信联系或评论您的疑惑