Kaggleと同じ実行環境をanacondaで実現する方法

Question

最近機械学習の勉強を始めたので、現在開催中のじゃんけんコンペに参加することにしてみました。
とっかかりとして以下のnotebookを写経してから分析/アレンジしようとしたのですが、自分のローカル環境のanacondaで実行するとエラーが出てしまいます。(詳細後述)

https://www.kaggle.com/ihelon/rock-paper-scissors-agents-comparison

Kaggle上でコピーしたものを実行した際には特に問題なく同じ挙動をしたので、ローカル環境の問題だと思うのですがまだ学習を始めたばかりで見当がつかないので、もしわかる方がいたら解決方法をご教示いただきたいです。

異なる挙動をしたセル

• 19個目のセル

# Battle example: invert_my_last_action vs copy_opponent_agent
env.run(
    ["statistical_prediction.py", "hit_the_last_own_action.py"]
)

env.render(mode="ipython", width=500, height=400)

元のnotebookでは1000ページのアニメーションのようなものが表示されますが、ローカルで実行すると、1ページ目に

Action：undefined
Name：undefined
Icon：undefined
Result：Tie
Reward：null

と表示されるページのみが出てきます。

似たような処理をしている次のセルでは同じアニメーションが出てきたので、statistical_prediction.pyが正しく作成されていないのかもと思いましたが、きちんと作成されていました。

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• 24個目のセル

print("Simulation of battles. It can take some time...")

for ind_agent_1 in range(len(list_names)):
    for ind_agent_2 in range(ind_agent_1 + 1, len(list_names)):
        print(
            f"LOG: {list_names[ind_agent_1]} vs {list_names[ind_agent_2]}", 
            end="\r"
        )
        
        current_score = evaluate(
            "rps", 
            [list_agents[ind_agent_1], list_agents[ind_agent_2]], 
            configuration={"episodeSteps": 1000}
        )
        
        scores[ind_agent_1, ind_agent_2] = current_score[0][0]
        scores[ind_agent_2, ind_agent_1] = current_score[0][1]
    
    print()

元のnotebookではLOG出力のようなものが数分間出て完了しますが、ローカルで実行すると途中で以下のようなエラーが出てしまいます。

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-848116c160a0> in <module>
     15 
     16         scores[ind_agent_1, ind_agent_2] = current_score[0][0]
---> 17         scores[ind_agent_2, ind_agent_1] = current_score[0][1]
     18 
     19     print()

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'

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試したこと・確認したこと

• 元ファイルと写経したもののdiffを取り、写し間違いがないこと。
• 全ての.pyファイルが作成されていること。
• inputファイルを正しいディレクトリ構成で配置したこと。
• 他のnotebookのコピーもローカルで実行し、↑が妥当であること。