Unity机器学习ML-Agent的使用

ML-Agent(全称Machine Learning Agent)

github的下载地址 点击打开链接

得到一个ml-agents-master.zip

 

解压它,进到\ml-agents-master\ml-agents-master\python目录中,会看到如下的一些文件

Unity机器学习ML-Agent的使用_第1张图片

其中requirements.txt里列了我们需要安装的一些python库

tensorflow==1.4.0
Pillow>=4.2.1
matplotlib
numpy>=1.11.0
jupyter
pytest>=3.2.2
docopt
pyyaml

 

好,现在,确保你的python是3.x的,且是64位的,如果不是,安装之

运行cmd,进到上面这个目录,进入python命令行模式,然后输入

pip install .

如果不行,用pip3 install .

(注意,install后面一个空格然后一个英文的点号)

如果提示pip命令不存在,那么配置一下相应的环境变量,pip在python安装目录的Scripts目录中,把这个目录配置到环境变量Path中即可

装完上面的那些python库之后,就可以打开unity了,unity工程目录\ml-agents-master\ml-agents-master\unity-environment

工程里面有个Examples目录,以3DBall为例,打开它的场景

Unity机器学习ML-Agent的使用_第2张图片

 

设置一下Brain的BrainType为External模式,

Unity机器学习ML-Agent的使用_第3张图片

然后就可以Build了

Unity机器学习ML-Agent的使用_第4张图片

 

生成完exe之后,进入到\ml-agents-master\ml-agents-master\python目录

打开命令行模式

运行python learn.py E:\UnityWorkspace\unity_projects\ml-agents-master\ml-agents-master\unity-environment\Bin\3DBall.exe --run-id=1 --train

它就会开始训练了

注:exe的具体路劲以你生成的目录为准,run-id的值是训练生成的训练文件的存放路径,如上,会存放在\ml-agents-master\ml-agents-master\python\models\1目录中

 

Unity机器学习ML-Agent的使用_第5张图片

 

训练结束后,会在python\models\1目录中看到一些文件,那个.bytes就是训练文件了

把这个.bytes文件拷贝到工程目录中,如下

Unity机器学习ML-Agent的使用_第6张图片

那么这个训练文件怎么运用到Brain中呢,这里需要先装一个TFSharpPlugin.unitypackage,下载地址:点击打开链接

导入这个SharpPlugin.unitypackage到工程中,在 Scripting Defined Symbols中添加 ENABLE_TENSORFLOW,然后把Brain的BrainType切换成Internal模式,把训练文件拖到Brain脚本的Graph Model中Unity机器学习ML-Agent的使用_第7张图片

 

运行即可

 

先写这么多,这就我亲自测试的流程,后面有时间再补充

 

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