Learning Unity ML-Agent 2020 0913 (Spec GTX1060 6GB Asus GL702vm)
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
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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
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)。
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
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
- Unity UI 上方工具列的 Window -> Package Manager.
- 找到並點擊 "+".
- 選擇 Add package from disk…
- Navigate into the com.unity.ml-agents folder.
- Select the package.json file.
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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)
"conda create -n mlagents python=3.6"
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
進入虛擬環境並從命令行安裝mlagents Python軟件包
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
pip3 install tensorflow-gpu==1.5.0
安裝完在指令列輸入
mlagents-learn "yaml路徑" –run-id=FirstTrain
即可成功使用gpu訓練模型
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你可能會想check Observing Training Progress
但是當你在指令列輸入
tensorboard –logdir results
你可能得到 "module 'tensorboard.util' has no attribute 'Retrier'"
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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
pip3 uninstall tensorboard
pip3 install tensorboard==1.6.0
成功並回傳給我
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去了指定網址後可看到以前的訓練過程
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