本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，本文是详细的配套讲解。

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MachineLearningAgent）是Unity的强化学习工具包，可以在提供的github获取github的下载地址点击打开链接解压出来如图所示：com.unity.ml-agents是Unity的安装包gym-unity、ml-agents

Unity机器学习ML-Agents基础Unity官方示例下载ML-Agents部分Python下载AnacondaAnaconda环境变量Anaconda基础环境Anaconda虚拟环境构建ML-Agents

安装官方文档Macrelease_19版本gitclone--branchrelease_19https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git试了两遍，网速太慢，clone失败。直接去github网站下载zip文件，解压unzipml-agents-release_19.zip这个项目中包含：com.unity.ml-agentsunity包c

简介模仿学习是强化学习的好伙伴，使用模仿学习可以让智能体在比强化学习短得多的时间内得到与人类操作相近的结果，但是这种做法并不能超越人类，而强化学习能够得到远超人类的智能体，但训练时间往往非常漫长。因此我们希望让智能体并不是从零开始学，我们给予智能体人类的演示，在学习人类演示的基础上，再进行强化学习。这样往往能大大减少强化学习的训练时间。在金字塔环境中，只需要四轮人类的游戏数据，就能使训练步数减少四

本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，本文是详细的配套讲解。

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本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents有一定的了解，详情请见：Unity强化学习之ML-Agents的使用、ML-Agents命令及配置大全。

本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，本文是详细的配套讲解。

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本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents

本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents

本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents

关于ML-Agents插件的入门，请查看我前面的博文：Unity强化学习之ML-Agents的使用本文内容基于ML-Agents的官方文档：TrainingML-Agents以及TrainingConfigurationFile

Github下载链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents参考视频：年轻人的第一个游戏AI:Unity强化学习工具MLAgents全流程实例教程

本文首发于：行者AIUnity是全球最受欢迎的游戏开发引擎之一，有大量的游戏开发者在使用Unity开发他们的游戏。在这个AI、大数据等流行词遍布各行各业的时代，Unity也没有被潮流抛下，推出了他们自己的基于深度强化学习来训练游戏AI的工具包UnityML-agents。这个工具包功能丰富，十分强大。可以帮助你在你的游戏内实现一个新的AI算法，并且快速的用到你的游戏当中。这么强大的工具包难以在一篇

上文简单的介绍了一个ML-Agents的示例pyramids，并且查看了示例的成果：预先训练好的模型会根据实际场景进行推理，让代理者神奇在迷宫中躲避各种障碍，不走弯路顺利找到目标。

本文首发于：行者AI强化学习(reinforcementlearning)是机器学习和人工智能里的一类问题，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。它是一类算法，是让计算机实现从一开始什么都不懂，脑袋里没有一点想法,，通过不断地尝试，从错误中学习，最后找到规律，学会了达到目的的方法。这就是一个完整的强化学习过程。这里我们可以引用下方图做一个更直观形象的解释。Agent为智能体，也就是我们的

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本文首发于：行者AI强化学习(reinforcementlearning)是机器学习和人工智能里的一类问题，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。它是一类算法，是让计算机实现从一开始什么都不懂，脑袋里没有一点想法,，通过不断地尝试，从错误中学习，最后找到规律，学会了达到目的的方法。这就是一个完整的强化学习过程。这里我们可以引用下方图做一个更直观形象的解释。Agent为智能体，也就是我们的

Buildingagameisacreativeprocessthatinvolvesmanychallengingstepsincludingdefiningthegameconceptandlogic,buildingassetsandanimations,specifyingNPCbehaviors,tuningdifficultyandbalanceand,finally,testingt

简单介绍二、原理实现三、原理拆解四、注意事项五、效果预览六、实现步骤七、训练过程数据的可视化查看（tensorboard.exe查看可视化数据）八、关键脚本九、训练后记一、简单介绍Unity中使用人工智能ML-Agents

1Anaconda3下载安装打开AnacondaNavigator->Environments->Createpython版本选择3.6创建->运行openTerminal->pipinstallmlagents2下载ml-agents

1.Unitymachine-learningv0.4我的本地环境是Win10+Unity2018,安装按照该文章即可https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

2018年4月17日更新--------------------------------------------------------目前github官方主页上ml-agents已有中文翻译，传送门是

前言：由于项目需要，需要了解U3D的ML-Agents插件。预期目的有几点：ML-Agents的大致框架各个部分的具体实现细节在开始研究前，首先我要搭建实验环境，之后运行官方案例。

ml-agents介绍UnityMa

https://www.cnblogs.com/pojdd/p/9804322.html游戏打包的官方说明文档https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

目录UnityML-Agents之环境的搭建，以及的demo测试一、ML-Agents介绍二、环境要求三、配置GPU训练环境四、安装Anaconda和Python3搭建步骤五、ml-agent环境配置六

Unity机器学习ML-Agents（一）官方介绍概念【必读】配置Unity机器学习代理工具和TensorFlow环境(Windows10)需要注意安装的版本保持一致。

最初使用的ml-agents用的是v0.3版本的，使用过一次后就没怎么用过，最近想继续学习ml-agents，发现更新到v0.6了，原来的使用方法不行了，没有了python目录了，所以又研究了一下最新版的怎么使用

UnityML-Agents的官方github中的readme里总结而来，英文好的同学可以直接移步github，具体网址如下：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

2019新版ML-Agents首次训练注意事项Unity的ML-Agents的安装步骤参考官网即可。

在你的文件系统中，找到包含您所克隆的ML-Agents代码仓库的文件夹。将ML-Agents文件夹从unity-environments/Assets拖到UnityEditorProje

我们先看看他的效果吧：ml-agents是Unity推出的机器学习开源库，已经推出两年多了，刚推出的时候，部署环境比较复杂，随便官方人员的努力，更新迭代，目前功能越来越强大，而且部署越来越简单化，今天我们看一下怎么部署这个环境吧

机器学习(ML，让人砰然的两个字母~)，从ML-Agents入手，第一次实际深入了解机器学习流程，因每次版本更新变更较大，所以花费了挺长时间翻阅杂乱的文章及官方文档最终整理了这篇文章，肯定不能知其然知其所以然

目录1.安装Anaconda2.在Anaconda中创建ML-agent环境，并更换Python版本3.激活项目环境4.安装Tensorflow5.安装ML-Agent扩展工具6.安装环境依赖7.启动项目8.开始训练9.查看训练结果1.安装Anaconda先贴一个官方安装教程。关于安装Anaconda，之前写过相关教程：链接地址注意，最新版的Anaconda默认配置Python版本为3.7，而目前

按照官方的安装说明https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Installation.md有部分小问题备注：1.unity

本次示例：训练一个能追踪小球的游戏AI1.新建一个Unity项目并将之前下载的ml-agents项目UnitySDK目录下的Assets

ML-Agents是Unity开发智能AI的利器，但是学习曲线相对陡峭，需要一些机器学习算法的理解，经过使用训练模式、好奇心模式的经历，总结一些使用技巧，供爱好者参考。

Unity项目设置本部分教程记录如何创建一个新的Unity项目，添加Barracuda软件包，将ML_Agents导入项目。打开UnityHub，创建一个新的Unity工程，使用2019.3或者更高级的版本。选择3D模板，项目命名，比如：Penguins，存储路径选择，点击创建。在PackageManager中直接下载导入即可（Barracuda），作者尝试装了最新版本0.6.2，进行下一步的时候

而机器学习在unity的应用仅仅限于官方的ml-agents。并不了解它的实际运行原理。其实unity并不是仅仅只能用官方的代理学习框架。还能自己训练模型。自己应用模型。由于网上相关的资料不多。

周末闲着无事就打算玩玩unity的machinelearning，可能就着官网（https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs

在Unity中使用ML-Agents实现一个简单的小球AI1环境搭建2官方案例3DBall2.1直接运行结果2.2尝试训练3创建一个简单案例3.1搭建场景3.2代码3.3相关设置3.4训练3.5运行训练出来的模型

没有看过前面章节的推荐看完后在继续往下看前一章节博客的链接如下：https://blog.csdn.net/qq_31157943/article/details/104163182一，首先你需要把从Github上下载下来的ml-agents

记录一下自己学习ml-agents的记录,ml-agents是一个unity使用的以ppo算法训练游戏AI的插件，具体的插件本体去github上搜，使用的时候需要配置相应的环境，环境配置这里就先不写具体过程了

本文首发于“洪流学堂”微信公众号。洪流学堂，让你快人几步！跳一跳介绍最近微信上非常火的一个小游戏，相信大家都已经玩过了。玩法小人跳跃的距离和你按压屏幕的时长有关，按屏幕时间越长，跳的越远跳到盒子上可以加分，没跳到盒子上游戏结束连续跳到盒子中心可以成倍加分开发历程阅读此文章需要有一定的Unity3d基础和unity-ml-agents基础。文中有任何纰漏欢迎指正。用Unity开发跳一跳先参照微信原版

概述在Unity项目中使用ML-Agents涉及以下基本步骤：创建一个容纳agent的环境。从包含少量对象的简单物理