[PYTHON] Ml-Agents Release 6 (0.19.0) Zusammenfassung der Umgebungskonstruktion [Windows]
Ich hatte ML-Agents berührt, aber es war anders als zuvor, also habe ich versucht zu organisieren, wie die Umgebung aufgebaut wird.
Nutzungsumgebung
- Windows 10 Pro 1909
- Python 3.7.9 x86-64
- Die neueste Version ist 3.8.5, aber ML-Agents (oder venv?) Scheint bisher nur 3.6.x oder 3.7.x zu unterstützen, daher habe ich die neueste Version von 3.7 verwendet.
- Unity 2019.4.10f1(LTS)
- ML-Agents Release 6 (0.19.0)
Referenzmaterial
Es gibt verschiedene Kommentarseiten, aber am Ende wurden sie alle auf der offiziellen Website geschrieben! Obwohl es Englisch ist, habe ich es mit Hilfe von Google Lehrer lol gelesen Installation
fließen
- Installieren Sie Unity
- Installieren Sie Python
- Installieren Sie das ML-Agents Unity-Paket
- Installation des mlagents Python-Pakets
Obwohl es im offiziellen Handbuch geschrieben ist, sind 1 und 3, 2 und 4 ein Satz, so dass es in Ordnung ist, die Reihenfolge zu ändern. (Wie 2 → 4 → 1 → 3)
ich werde es tun
1. Installieren Sie Unity
Verwenden Sie Unity Hub, um neuere Versionen als 2018.4 zu installieren. Ich habe momentan (15. September 2020) die neueste LTS-Version 2019.4.10f1 installiert.
2. Python-Installation
Ich habe die neueste Version der Python 3.7-Serie von der offiziellen Website installiert. Aus der Tabelle mit der Aufschrift "Auf der Suche nach einer bestimmten Version?" Sollten Sie die oben in der 3.7.x-Serie (die kürzlich aktualisierte) herunterladen. Stellen Sie sicher, dass Sie die 64-Bit-Version (die mit x64-86 bezeichnete) herunterladen.
3. Installieren Sie das ML-Agents Unity-Paket
Installieren Sie das Paket im Unity-Projekt. Das ist viel einfacher zu verstehen als früher. ~~ (Früher war es nicht intuitiv, Barrakuda zu installieren) ~~
Öffnen Sie das Projekt, für das Sie ML-Agents in Unity verwenden möchten.
Klicken Sie in der Menüleiste auf "Fenster-> Paketmanager", um den Paketmanager zu öffnen.
Überprüfen Sie dann, ob der rote Teil im Bild unten identisch ist.
Suchen Sie dann im Suchfeld oben rechts nach "ML-Agents". Dann denke ich, dass das ML Agents-Paket angezeigt wird. Wählen Sie es aus und installieren Sie es über die Installationsschaltfläche unten rechts.
Damit ist die Installation des ML-Agents Unity-Pakets abgeschlossen. (Außerdem werden abhängige Pakete wie Barracuda sofort installiert.)
4. Installieren Sie das mlagents Python-Paket
4-1. Aufbau einer virtuellen Umgebung
ML-Agents scheinen verschiedene Module von Python zu verwenden, und es scheint, dass es möglicherweise nicht gut funktioniert, wenn es bereits installiert ist (zum Beispiel unterstützt das numpy-Modul nicht die neueste Version), so dass es so etwas nicht gibt. Wenn Sie nicht verstehen, lassen Sie uns ruhig eine virtuelle Umgebung erstellen. Es ist einfach zu handhaben, wenn sich die Version von ML-Agents ändert.
Früher wurde mir gesagt, ich solle mit Anaconda eine Umgebung erstellen, aber jetzt scheint es empfehlenswert, venv zu verwenden.
We do not provide support for Anaconda installation on Windows.
Also werde ich mit venv eine virtuelle Umgebung erstellen.
Wie Sie eine virtuelle Umgebung erstellen, finden Sie auch im offiziellen Handbuch "Verwenden der virtuellen Umgebung. Es ist geschrieben in. Freundlichkeit!
Installieren Sie Pip
Installieren Sie pip für das offizielle Verfahren! Es heißt, aber es scheint, dass es standardmäßig in Python 3.4 oder höher installiert ist, also werde ich es weglassen.
Einfach ausgedrückt ist pip ein praktisches Modulverwaltungstool (installieren, aktualisieren, deinstallieren usw.).
Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
Erstellen Sie zunächst einen Ordner, um die virtuelle Umgebung zu speichern. Verschieben Sie das aktuelle Verzeichnis vorab an den Speicherort, an dem Sie den Ordner erstellen möchten. Ich erstelle es unter meinem Benutzerordner (C: \ Benutzer \ Benutzername).
Geben Sie den folgenden Befehl an der Eingabeaufforderung oder in Powershell ein. Dann denke ich, dass ein Ordner namens "python-envs" erstellt wurde.
md python-envs
Erstellen Sie als Nächstes eine virtuelle Umgebung. Bitte geben Sie den folgenden Befehl ein. Dadurch wird eine virtuelle Umgebung mit dem Namen "mlagents-release6" erstellt. Bitte ändern Sie den Teil "mlagents-release6" in Ihren Lieblingsnamen. Übrigens ist es "sample-env" im offiziellen Handbuch.
py -3.7 -m venv python-envs\mlagents-release6
Als nächstes verwenden wir die zuvor erstellte virtuelle Umgebung. Dieser Vorgang wird als "Aktivieren" bezeichnet. Wenn Sie dies nicht tun, wird "Oh, ich habe das Modul das letzte Mal installiert, aber ich kann es nicht verwenden" angezeigt. Seien Sie also bitte vorsichtig.
.\python-envs\mlagents-release6\Scripts\activate
Führen Sie den obigen Befehl aus. Wenn der Name der virtuellen Umgebung angezeigt wird, bevor Sie den Befehl wie unten gezeigt schreiben, ist die Aktivierung abgeschlossen.
PS C:\Users\kamekyame>
#Nach der Aktivierung ↓
(mlagents-release6) PS C:\Users\kamekyame>
Von hier aus gehen wir davon aus, dass die virtuelle Umgebung aktiviert ist.
Pip Upgrade
Aktualisieren Sie den Pip in der virtuellen Umgebung auf die neueste Version. Führen Sie den folgenden Befehl aus.
pip install --upgrade pip
Abhängig von der Person kann der folgende Fehler auftreten, aber es scheint, dass der Pip vorerst aktualisiert wurde. Machen Sie sich also keine Sorgen und lassen Sie ihn vorerst.
ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5]Zugriff verweigert.
Installation von mlagents
Schließlich ist es die Installation von mlagents. Dieser Bereich ist viel einfacher geworden als in der Vergangenheit, und alle abhängigen Module können jetzt mit einer einzigen Befehlszeile installiert werden. Führen Sie den folgenden Befehl aus.
pip install mlagents
Nach einer Weile wird die Meldung "Erfolgreich installiert" angezeigt und die Installation ist abgeschlossen.
Der folgende FEHLER wird möglicherweise über diesem "Erfolgreich installiert" angezeigt.
ERROR: After October 2020 you may experience errors when installing or updating packages. This is because pip will change the way that it resolves dependency conflicts.
We recommend you use --use-feature=2020-resolver to test your packages with the new resolver before it becomes the default.
mlagents-envs 0.19.0 requires numpy<1.19.0,>=1.14.1, but you'll have numpy 1.19.2 which is incompatible.
tensorflow 2.3.0 requires numpy<1.19.0,>=1.16.0, but you'll have numpy 1.19.2 which is incompatible.
Wenn Sie Google Sensei fragen, wird es übersetzt. Dies liegt jedoch daran, dass die bereits installierte Version von numpy 1.19.0 war, jedoch mit mlagents-envs und dem Tensoflow-Modul 1.16.0 ~ 1.19.9 (1.19). Es wird gesagt, dass .0 nicht enthalten ist) wird nicht unterstützt.
Ändern Sie daher die Version von numpy in eine Version unter 1.19.0. Führen Sie den folgenden Befehl aus.
pip install numpy==1.18.5
Dies ist das Ende des Umweltbaus!
schließlich
Dies ist das Ende des Umweltbaus! Verwenden Sie danach den Befehl "mlagents-learn", um ein gutes maschinelles Lernleben zu führen.
Die erste Wand "Umweltkonstruktion", auf die Sie stoßen, um neue Dinge zu tun! ML-Agents sind keine Ausnahme und etwas verwirrend, aber wenn Sie das offizielle Handbuch sorgfältig lesen, können Sie es richtig machen.
ML-Agents hat viele offizielle Handbücher, und was Sie wissen möchten, können Sie den offiziellen Handbüchern entnehmen. Tatsächlich weisen ML-Agenten viele Spezifikationsänderungen auf und können häufig nicht mit älteren Codeversionen verwendet werden. Wenn Sie nach ML-Agenten suchen, ist es eine gute Idee, die offizielle Version oder die Version von ML-Agenten auf einen Artikel zu überprüfen!
Ich werde ein paar Links setzen, von denen ich denke, dass ich sie am Ende verwenden werde. Vielen Dank für Ihren Besuch bisher m (_ _) m
Link-Sammlung
Unity ML-Agents Github Unity ML-Agents Release 6 Source code & Sample code download page Dokumentation zum Unity ML-Agents Toolkit ← Das ist alles Unity ML-Agents Installation Documentation
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