# Learning Unity ML-Agent 2020 0913 (Spec GTX1060 6GB Asus GL702vm)

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**佛系更新** 2020 9/13要給個日期才知道這是在這幾個月能work的版本

ML-Agents工具包包含幾個組件：

- Unity軟體包（com.unity.ml-agents）包含將集成到Unity場景中的Unity C＃SDK。
- 三個Python軟件包：
-- mlagents包含機器學習算法，使您能夠訓練Unity場景中的行為。 ML-Agent的大多數用戶只需要直接安裝mlagents。
-- mlagents_envs包含一個Python API，用於與Unity場景進行交互。 它是促進Unity場景與Python機器學習算法之間的數據消息傳遞的基礎層。 因此，mlagents取決於mlagents_envs。
-- gym_unity為您的Unity場景提供了一個Python包裝器，該包裝器支持OpenAI Gym接口。
Unity Project包含幾個示例環境，這些示例環境著重介紹了該工具包的各種功能以幫助您入門。

因此，要安裝和使用ML-Agents工具包，您將需要：

- 安裝Unity（2018.4或更高版本）
- 安裝Python（3.6.1或更高版本）
- Clone此存儲庫（Optional）
-- 注意：如果您不Clone存儲庫，則將無法訪問示例環境和培訓配置。此外，《入門指南》還假設您已Clone存儲庫。
- 安裝com.unity.ml-agents Unity 軟件包
- 安裝mlagents Python 軟件包

如果想用你猛猛的GPU跑額外下載
- CUDA9.0
- Cudnn7.6.5

## :memo: Where do I start?

前面的安裝Unity 與 Python 就不多做贅述了只要記得Unity請安裝2018.4以上版本，Python請安裝3.6.1以上版本.

### Step 1: Install
- [x] Install Tensorflow gpu (GTX1060)
- [x] CUDA TOOLKIT 9.0 DOWNLOAD
- [x] Cudnn7.6.5 series

- [x] Install Unity ML-Agent

假設您已經安裝完成Unity和Python，現在可以安裝上面Unity和Python軟件包。 您無需複製存儲庫即可安裝這些軟件包，但如果您想下載他們的範例環境和訓練配置以進行實驗，則可以選擇克隆存儲庫（他們的某些教程/指南假設您有權限可以訪問）。

:::success
"git clone --branch release_6 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git"
:::

當git clone完之後請記住你clone下來的儲存位置，如果不知道怎麼找尋，可以搜尋↓
(https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/80472993)

### Step 2: Unity Settings
- [X] Install the com.unity.ml-agents Unity package

Unity ML-Agents C＃SDK是Unity軟件包。 您可以直接從“程序包管理器”註冊表中安裝com.unity.ml-agents程序包。 請確保在“高級”下拉菜單中啟用“預覽包”以找到它。

找到你剛剛git clone下來的檔案並按照以下步驟
1. Unity UI 上方工具列的 Window -> Package Manager.
2. 找到並點擊 "+".
3. 選擇 Add package from disk...
4. Navigate into the com.unity.ml-agents folder.
5. Select the package.json file.


### Step 3: 在Anaconda建置虛擬環境與Unity整合訓練模型

安裝mlagents Python軟件包涉及安裝mlagents依賴的其他Python軟件包。 因此，如果您的電腦上已安裝了任何依賴項，則可能會遇到安裝問題。因此，我們支持的安裝mlagents的途徑是利用Python虛擬環境。虛擬環境提供了一種隔離每個項目依賴性的機制，並且在Mac / Windows / Linux上受支持。 我們提供有關虛擬環境的專門指南。 (這裡我用Anaconda安裝所需要的虛擬環境)

:::success
"conda create -n mlagents python=3.6"
:::

:::success
建立好虛擬環境之後會出現
>To activate this environment, use:
> activate ml-agents
>To deactivate an active environment, use:
> deactivate
for power-users using bash, you must source
:::

鍵入
:::success
activate ml-agents
:::

進入虛擬環境並從命令行安裝mlagents Python軟件包
:::success
pip3 install mlagents
:::

這裡需要注意，因為我筆電的顯卡是GTX1060 且是 CUDA9.0 Cudnn 7.6.5
因此對應的Tensorflow-gpu==1.5.0 所以在 install mlagents完之後的
tensorflow版本為unity官方給的，因此需額外下指令
:::success
pip3 install tensorflow-gpu==1.5.0
:::

安裝完在指令列輸入
:::success
mlagents-learn "yaml路徑" --run-id=FirstTrain
:::

即可成功使用gpu訓練模型


你可能會想check Observing Training Progress
但是當你在指令列輸入
:::success
tensorboard --logdir results
:::

你可能得到 "module 'tensorboard.util' has no attribute 'Retrier'"


我猜是因為我的版本都降到1.5.0了，因此我執行了以下步驟
:::success
pip3 uninstall tensorboard
pip3 install tensorboard==1.6.0
:::

成功並回傳給我

去了指定網址後可看到以前的訓練過程

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