我们先看看他的效果吧：
ml-agents是Unity推出的机器学习开源库，已经推出两年多了，刚推出的时候，部署环境比较复杂，随便官方人员的努力，更新迭代，目前功能越来越强大，而且部署越来越简单化，今天我们看一下怎么部署这个环境吧：
步骤如下：
第一：下载库，github地址是https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，选择master，选择对应的版本，我下的版本是0.9.0，下载压缩包即可：
第二：下载Anaconda，Anaconda是机器学习很强大的开源库，其中集成了很多算法，地址是https://repo.continuum.io/archive/，需要找到历史版本的，因为ml-agents是基于python3.6的，不支持3.7，目前python以后出到3.7了，我下载的版本是：
下载完之后一路点点点安装即可
安装完成后，在电脑开始菜单找到Anaconda Prompt,以管理员身份运行
输入命令 conda create -n ml-agents_0_9_0 python=3.6
看到有选yes和no的就输入y就行
接着激活ml-agents,命令是activate ml-agents_0_9_0
切换到ml-agents文件夹的路径，我的命令是cd /d D:\20191011_ml-agents\ml-agents-0.9.0\ml-agents，具体路径看自己解压的文件放在哪里了
接下来，输入命令 pip install -e . ，不要忘记后面那个点哦
一波安装后，报了一个错
说我的pillow版本过高了，如果你也遇到这个问题，怎么办呢，它要求的版本是小于5.4.1大于4.2.1的，那么我们按照下面这样做
通过pip uninstall pillow卸载我们现有版本的pillow库，pillow是干嘛的呢，其实就是python一个图像处理的库，这里不多说了，接着用下面的命令安装我们制定版本的库
通过命令pip install pillow==5.4.0安装5.4.0，符合上面版本的要求了吧
接下来，验证我们的环境是否安装好了，通过命令mlagents-learn --help
出现上面这个图形，基本是安装成功了
接下来，用unity打开我们下载的工程，包含在库文件里面了
准备开始训练，首先切换到上一级目录，在刚才部署环境的命令窗口输入：
接着输入命令，mlagents-learn config\trainer_config.yaml --run-id=test --train，训练：
接着打开unity随便一个demo
点击运行即可
开始训练后，会出现下面的画面
我们接下来要等训练完毕，完毕后会生成一个文件
训练完毕，找到生成的文件，拖拽到unity里面
找到对应的demo,勾选掉control
选中3DBallLearning,替换成我们刚刚训练生成的model
运行unity，就可以看到效果了
其实工程里面已经有训练好的文件的，我只是带大家走一遍这个过程，以后就深入了解会更容易一点，其实这个库还有很多强大的功能，希望大家有兴趣的以后花时间去研究，听说还可以自定义python算法呢，最后我把需要的文件都打包了，关注小弟的公众号，回复关键字“机器学习”即可
