嘉兴日报电子版:Unity ML-agents 一、首次实验

admin/2020-04-23/ 分类:科技/阅读:

前言

曾在高二寒假的时刻,跟表哥在外面玩,那时他问我有没有想过以后要做什么,我愣了一下,回覆不上来。是的,从没想过以后要做什么,只是一直在完成学校、先生放置的义务,于是那之后半年,我一直在思索,大学要学什么。在大二下期中之后,我以为自己照样对游戏更感兴趣,便想到以后想做游戏。于是,高考后填志愿,填的都是计算机专业。在大一的时刻,自学了一段时间的 Unity,到大二在实验室接触强化学习之后,就想着用 RL 来做游戏 AI,但厥后一直在做数据挖掘相关的内容,基本上以加入竞赛为主。直到去年加入上海的谷歌开发者节,领会到 ML-agents 之后,就十分的想实验。

然后由于疫情,直到现在还在家里咸鱼,前段时间一边咸鱼一边投简历,怎样自己水平太低又偏偏想投算法岗,直到现在也没有几回面试机遇 orz。最近就想继续昔时未完成的 Unity 的学习,顺便学习 ML-agents,回到原点,重新出发。

初试 ML-agents

环境设置

既然要实验,一定免不了环境设置
现在我的环境为:

  1. Win10
  2. Tensorflow 2.0
  3. ML-agents 0.15.0
  4. Unity 2019.3.1f1
    关于 Tensorflow 2.0 的安装,参考我之前的博客,Unity 的安装,推荐先下载 Unity Hub,通过 Unity Hub 可以治理差别版本的 Unity,下载戳这里

ML-agents 的安装有两种方式
一是直接 pip

pip install mlagents 

二是从官方 github 中 clone 整个项目,然后 cd 到目录中

pip install -e ./ml-agents-envs pip install -e ./ml-agents 

到这里,环境设置就算完成了

跑个 Demo 先吧

在 Unity Hub 中导入刚刚从 github 上 clone 的项目

选择 Unity 版本之后打开

然后打开 3DBall 这个场景

点击运行的话可以直接看到效果

接着,最先实验自己训练,打开命令行,进入到之前 clone 下来的项目目录中,并在目录中建立一个名为 summaries 的文件夹

然后输入

mlagents-learn config/trainer_config.yaml --run-id=test --train 

在泛起图标之后,切换到 Unity 运行项目,就可以瞥见最先训练了

可以看出来一开的效果是很差的,完全控制欠好,这次训练也许训练 40w 步,到后面就很稳了

注:项目目录中只管不要泛起中文,下昼在实验的时刻一直报错,厥后更改目录之后发现乐成了,不清楚是不是路径中有中文的缘故原由
报错内容

 "The Unity environment took too long to respond. Make sure that :n" mlagents_envs.exception.UnityTimeOutException: The Unity environment took too long to respond. Make sure that : The environment does not need user interaction to launch The Agents are linked to the appropriate Brains The environment and the Python interface have compatible versions. 

训练完成后,我们可以在 models 目录下看到刚刚训练好的模子,重命名一下,然后把模子拖到 TFModel 目录中

接着打开 prefabs 中的 3DBall,点击其中的 agent,然后将 Behavior 改成我们刚刚拖到 TFModel 目录中的模子

点击运行,发现控制的十分稳固,跟一最先差不多。至此,初试完毕。

小节

这里我们安装设置了 ML-agnets 的相关环境,并运行了个 Demo 来熟悉了遍流程,后面将最先实验自己搭建环境,训练 AI,也不知道能不能捣鼓出来,23333。

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