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下载Python 3.7。下载Anaconda 2020.11。可以在清华大学开源软件镜像站找到镜像资源#xff1a;https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/a…一、创建虚拟环境
在开始进行Unity AI项目之前首先需要设置一个适当的虚拟环境。以下步骤将会指导你如何创建
下载Python 3.7。下载Anaconda 2020.11。可以在清华大学开源软件镜像站找到镜像资源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/使用Anaconda创建一个新的环境命名为ml-agents。如果你使用的是命令行可以使用以下命令来创建 conda create --name ml-agents python3.8 在Anaconda Prompt中输入 activate ml-agents 来激活你刚创建的环境。安装tensorflow 2.2.0命令 python -m pip install tensorflow2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装torch 1.7.1命令 pip install torch1.7.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装ml-agents命令 pip install mlagents -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 注意安装过程中请确保没有启动VPN否则可能会导致安装失败如果训练过程中报错可能需要降级protobuf版本命令 pip install protobuf3.20.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
二、训练
在设置好环境之后你就可以开始训练你的Unity AI项目了
在Anaconda Prompt中输入 activate ml-agents 来激活你的环境。输入 E: 切换到E盘。2、3步需要根据自己项目来通过 cd E:\UnityProjects\TestAI\Assets\Train 进入你项目中的训练目录。输入 mlagents-learn config.yaml 开始训练。如果需要恢复之前的训练可以输入 mlagents-learn config.yaml --resume 。
三、确保版本对应
确保你的Unity版本和pip上安装的版本相匹配。你可以在 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/releases/tag/release_20 的Releases部分查看对应关系。例如我用的ML-Agents Release 4版本配对如下
com.unity.ml-agents (C#)v1.2.0mlagents (Python)v0.18.0mlagents-envs (Python)v0.18.0gym-unity (Python)v0.18.0Communicator (C#/Python)v1.0.0
检查版本的步骤如下
检查Unity项目的ML-Agents版本在Unity编辑器中打开Window Package Manager。在打开的窗口中找到ML-Agents包并查看其版本号。检查训练环境的ML-Agents版本在命令行终端中运行以下命令 pip show mlagents 更新命令行工具MLAgents和mlagents-envs到对应版本命令如下 pip install --upgrade mlagents0.18.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install --upgrade mlagents-envs0.18.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
参考资料https://zhuanlan.zhihu.com/p/82617680
