ml-agents环境搭建所遇问题

1 前言

本文写于2020年1月31日，读者看到此文时，环境所需要的各部件可能已经有过多次版本迭代，安装方法有所差异。因此本文只依照前人的文章，列出作者在该时间点所遇到的问题。用以记录同时提供参考。
注意：在进行搭建前最好先查一下TensorFlow版本配套关系表（包括cudnn、cuda、Python版本），选择一个测试有效的稳定搭配。这样可以避免很多错误。

2 参考文档

官方文档（链接: Unity-Technologies/ml-agents）用以明确环境的各个部件所对应的版本，当然也可直接阅读英文说明进行环境搭建。由于官方在该时间标注了文档弃用，所以作者没有按其进行。
搭建流程（链接: Unity ML-Agents 之 环境的搭建，以及的 demo 测试 ）该文是作者该时间点所能找到最新的搭建参考。作者以该文档为指导，进行环境搭建。
然而我们会发现上面一篇文章的问题在于基本参照官方文档，未采用tensorflow-gpu版本，可能导致训练速度慢。（tensorflow2.1开始默认支持gpu，可不必单独下载）因此也可参考另一文（链接: ml-agents与tensorflow结合的先关操作文档 ）

3 问题记录

3.1 下载时出现"socket.timeout: The read operation timed out"报错

问题解释：链接超时错误，可能原因是网速问题或者地址被墙。这问题经常会出现在下载国外的库时。
解决方法：
（1）修改响应时间，例如：

pip install -e .
修改如下：
pip --default-timeout=100 install -e .

（如果还是不行可以增加 default-timeout，作者增加到了300才能够成功下载）

（2）采用国内镜像资源下载
清华大学（链接: 清华大学开源软件镜像站）
阿里云（链接: 阿里云镜像站）
豆瓣（链接: 豆瓣镜像站）
哪个包无法下载，就在以上网站搜索该包，然后复制地址。具体使用方法网站有文档注明不再赘述，仅列举个例子如下：

pip install tensorflow
修改如下：
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ tensorflow

3.2 "Connection aborted."远程主机强迫关闭了一个现有的连接

问题解释：同样因为镜像源下载过慢。
解决方法：
（1）等…让计算机多试几次连接
（2）采用国内镜像资源下载

3.3 "Cannot determine archive format."外链报错

问题详情参考: pip使用外链报错