【Unity-ML】Unity机器学习(一)

news/2024/3/29 5:28:35/文章来源:https://blog.csdn.net/GrimRaider/article/details/130367400
  1. 安装环境:Windows10 + Anaconda3(64-bit),网上很多教程,例如这个anaconda下载及安装(保姆级教程) - 知乎anaconda包管理器和环境管理器,强烈建议食用 1.下载官网下载太慢可选用镜像下载 官网下载: Anaconda | Individual Edition 镜像下载: Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open …https://zhuanlan.zhihu.com/p/459601766安装n卡驱动,安装cuda toolkit,注意版本号兼容,我使用的版本:Anaconda3-2023.03-Windows-x86_64,驱动版本531.14,cuda 12.1。
  2. 克隆仓库:https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents   icon-default.png?t=N3I4https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents版本为develop(cc1a750)
  3. 初始化ml环境:管理员模式打开Anaconda命令行,创建虚拟环境
    # 虚拟环境名字随便起,比如unity_ml,python 3.9.16,这个版本号一定选好,否则后果自负
    conda create -n unity_ml python=3.9.16
    ,切换虚拟环境
    # 虚拟环境名使用刚创建好的那个
    conda activate unity_ml
    # 退出虚拟环境
    # conda deactivate
    ,安装pytorch+初始化(官方文档ml-agents/Installation.md at release_18_docs · Unity-Technologies/ml-agents · GitHub)
    # 啥都不靠谱,就按照官方的文档来,https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_18_docs/docs/Installation.md
    # 记得先 cd 到 ml-agents 目录下
    pip3 install torch -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    pip3 install -e ./ml-agents-envs
    pip3 install -e ./ml-agents# 这里 pip 或 pip3 都能执行,各位老爷看自己环境装的啥,能用啥就用啥。但是python必须得是可执行的,有的环境下是python3,这个可能会有问题,所以才要使用Anaconda的虚拟环境管理。
    ,这里被版本号坑惨了,列出我的环境版本号
    absl-py                 1.4.0
    attrs                   23.1.0
    cachetools              5.3.0
    cattrs                  1.5.0
    certifi                 2022.12.7
    charset-normalizer      3.1.0
    cloudpickle             2.2.1
    coloredlogs             15.0.1
    filelock                3.12.0
    flatbuffers             23.3.3
    google-auth             2.17.3
    google-auth-oauthlib    1.0.0
    grpcio                  1.54.0
    gym                     0.26.2
    gym-notices             0.0.8
    h5py                    3.8.0
    humanfriendly           10.0
    idna                    3.4
    importlib-metadata      6.6.0
    Jinja2                  3.1.2
    Markdown                3.4.3
    MarkupSafe              2.1.2
    mlagents                0.31.0.dev0 d:\project\github\ai\ml-agents\ml-agents
    mlagents-envs           0.31.0.dev0 d:\project\github\ai\ml-agents\ml-agents-envs
    mpmath                  1.3.0
    networkx                3.1
    numpy                   1.21.2
    oauthlib                3.2.2
    onnx                    1.12.0
    onnxruntime             1.12.1
    onnxruntime-gpu         1.12.1
    packaging               23.1
    PettingZoo              1.15.0
    Pillow                  9.5.0
    pip                     23.0.1
    protobuf                3.20.1
    pyasn1                  0.5.0
    pyasn1-modules          0.3.0
    pypiwin32               223
    pyreadline3             3.4.1
    pywin32                 306
    PyYAML                  6.0
    requests                2.28.2
    requests-oauthlib       1.3.1
    rsa                     4.9
    setuptools              66.0.0
    six                     1.16.0
    sympy                   1.11.1
    tensorboard             2.12.2
    tensorboard-data-server 0.7.0
    tensorboard-plugin-wit  1.8.1
    torch                   2.0.0+cu118
    typing_extensions       4.5.0
    urllib3                 1.26.15
    Werkzeug                2.2.3
    wheel                   0.38.4
    zipp                    3.15.0
    ,仅供参考,版本号不对太TMD折磨人了。
  4. 启动unity工程:在目录 ml-agents\Project 下,我用的unity版本是 2021.3.21f1c1
  5. 启动mlagents-learn:还是跟着官方文档走(ml-agents/Getting-Started.md at release_18_docs · Unity-Technologies/ml-agents · GitHubThe Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enables games and simulations to serve as environments for training intelligent agents using deep reinforcement learning and imitation learning. - ml-agents/Getting-Started.md at release_18_docs · Unity-Technologies/ml-agentshttps://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_18_docs/docs/Getting-Started.md
    # 3DBall.yaml 是第一个例子的配置文件,对应工程Assets/ML-Agents/Examples/3DBall/Scenes/3DBall.unity,run-id随便给个名就行,主要是在results路径下生成子文件夹
    mlagents-learn config/ppo/3DBall.yaml --run-id=first3DBallRun
    # 成功启动不报错就好
    ,缺啥装啥,版本号不对就降级/升级。
  6. 开始训练:unity编辑器点一下play,就看它跑就行了,命令行这边会出日志,图形化可以使用tensorboard查看,(我是看不懂),不想训练了就在命令行Ctrl + C,结果保存在result目录下 *.onnx 文件;
  7. 应用模型:找到 BehaviorParameters 节点,设置Model参数,BehaviorType设置为InferenceOnly,不启动命令行的 mlagents-learn 直接Play就可以了。
  8. 无图形界面训练:参考官方文档ml-agents/Learning-Environment-Executable.md at release_18_docs · Unity-Technologies/ml-agents · GitHubThe Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enables games and simulations to serve as environments for training intelligent agents using deep reinforcement learning and imitation learning. - ml-agents/Learning-Environment-Executable.md at release_18_docs · Unity-Technologies/ml-agentshttps://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_18_docs/docs/Learning-Environment-Executable.md,直接运行 mlagents-learn ,参数额外加上 
    --env=3DBall 3DBall就是构建的程序名。

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