【Unity-ML】Unity机器学习（一）

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。
克隆仓库：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents版本为develop(cc1a750)

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。

启动unity工程：在目录 ml-agents\Project 下，我用的unity版本是 2021.3.21f1c1
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。
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;
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。
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。
```

【Unity-ML】Unity机器学习（一）

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