追加・修正についてはリポジトリのissueに投げてください！ 環境構築 Gitのインストール H2Bot開発はマグマが流れるように流動的です。流れを制御するために、Gitを使います。GitのインストールはGitのインストールを参考にしましょう。 リポジトリのclone Gitのインストールが終わったら、次にH2Botの開発拠点であるリポジトリをクローンしましょう。リポジトリのクローンはリポジトリをクローンするを参考にしましょう。 (物理環境向け) Pythonの設定
10/19/2021https://github.com/luismesas/pydobot インストール方法 # pip を使っている場合 pip install pydobot # pip3を使っている場合 pip3 install pydobot ポート番号の権限について UbuntuでdobotをUSB接続したとき、Python側のUSBポートへのアクセス権が無いです。解決方法として次の2つがあります。
10/19/2021AWS DeepRacerに関するメモです。 注意点 クローンしたモデルを学習させるとき、ActionSpaceの設定を変更しない. RewarGraphは途中までの結果しか表示しないため、常にEvaluationをする. １つのモデルにつき複数のコースは走れない。 負報酬を与えない。また、ゼロ報酬は1e-3など小さな値を報酬とする。 作りたいモデルがネットに落ちている場合があるので、一度探してみる。 状態値の "progress" は定義域が 0~100 である.
6/24/2021機械学習において、Unityを使って環境構築する。 用意するもの Unity Environment Unityで環境を生成する。環境で使用するオブジェクトにはmlagentsが用意したファイルを利用する。 Python API (Jupyter Notebook (?)) ビルドされた環境を利用して、Python側から学習させる。ML-AgentsのPythonAPIを用いて Unity Environment
5/21/2020