Unityに関連する記事です

 (作成中)



Python 側

Annaconda インストール








Python 環境の作成


 インストールと環境作成が終了すると、環境をアクティブ/非アクティブ状態にするためのコマンドが表示されますので、
そちらからアクティブ状態にするコマンドを入力します。

conda activate mlagents


 下記のように、(ml-agents) C:\Users\ユーザー名> となればアクティブ状態への切り替え成功です。




Python パッケージのインストール




Py Touch インストール




ML-Agents インストール

Unity 側

PackageManager から ML-Agents インストール





機械学習のサンプルのインストール


 下記の Unity 公式Github からインストールします。

Unity-Technologies/ml-agents
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents


実行時


 学習を開始する場合、まずは Anaconda Prompt にてコマンドを実行します。
yamlファイルを作成したフォルダまで階層を移動しする必要がありますので、
今回であれば、config/ppo フォルダを指定し、続けて、以下のように入力します。

mlagents-learn ./trainer_config.yaml --run-id testId

 学習の準備が整うと、下記のような Unity のロゴが表示されます。





 その後、Unity エディターの再生(Play)ボタンを押すと、学習がスタートします。



 学習中は、ずっと Anaconda Prompt 内でログが流れます。




設定


 コンポーネントとファイルの整合性

yaml ファイル
behaviors:
  3DBall:     // <= こちらの名前と Behavior が一致していないと、ゲーム起動時にPythonでエラーが発生して停止する
    trainer_type: ppo
    hyperparameters:
      batch_size: 10
      buffer_size: 100
      learning_rate: 0.0003
      beta: 0.005
      epsilon: 0.2
      lambd: 0.99
      num_epoch: 3
      learning_rate_schedule: linear
    network_settings:
      normalize: true
      hidden_units: 128
      num_layers: 2
      vis_encode_type: simple
    reward_signals:
      extrinsic:
        gamma: 0.99
        strength: 1.0
    keep_checkpoints: 5
    checkpoint_interval: 500000
    max_steps: 500000
    time_horizon: 64
    summary_freq: 1000
    threaded: true




参考サイト
かめくめ様
UnityでML-Agentsを使った機械学習の環境作りをする

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