J'avais touché ML-Agents, mais c'était différent de quand je l'avais touché auparavant, alors j'ai essayé d'organiser comment construire l'environnement.

environnement d'utilisation

Windows 10 Pro 1909
Python 3.7.9 x86-64
La dernière version est la version 3.8.5, mais ML-Agents (ou venv?) Semble ne prendre en charge que 3.6.x ou 3.7.x jusqu'à présent, j'ai donc utilisé la dernière version de 3.7.
Unity 2019.4.10f1(LTS)
ML-Agents Release 6 (0.19.0)

Matériel de référence

Il existe différents sites de commentaires, mais au final, ils ont tous été écrits sur le site officiel! Bien que ce soit l'anglais, je l'ai lu avec l'aide du professeur Google lol Installation

couler

Installez Unity
Installez Python
Installez le package Unity de ML-Agents
Installation du package Python mlagents

Bien qu'il soit écrit dans le manuel officiel, 1 et 3, 2 et 4 sont un ensemble, il est donc normal de changer l'ordre. (Comme 2 → 4 → 1 → 3)

Je vais le faire

1. Installez Unity

Utilisez Unity Hub pour installer une version plus récente que 2018.4. J'ai installé la dernière version LTS 2019.4.10f1 pour le moment (15 septembre 2020).

Download - Unity

2. Installation de Python

J'ai installé la dernière version de la série Python 3.7 à partir du site officiel. À partir du tableau qui dit «Vous recherchez une version spécifique?», Je pense que vous devriez télécharger celle en haut de la série 3.7.x (celle qui a été récemment mise à jour). Assurez-vous de télécharger la version 64 bits (celle nommée x64-86).

Download Python | Python.org

3. Installez le package Unity de ML-Agents

Installez le package dans le projet Unity. C'est beaucoup plus facile à comprendre qu'auparavant. ~~ (Dans l'ancien temps, il n'était pas intuitif d'installer barracuda) ~~

Ouvrez le projet pour lequel vous souhaitez utiliser ML-Agents dans Unity.

Cliquez sur "Window-> Package Manager" dans la barre de menu pour ouvrir Package Manager. Ensuite, vérifiez si la partie rouge de l'image ci-dessous est la même.

Recherchez ensuite "ML-Agents" dans le champ de recherche en haut à droite. Ensuite, je pense que le package d'agents ML sortira, alors sélectionnez-le et installez-le à partir du bouton d'installation en bas à droite.

Ceci termine l'installation du package Unity de ML-Agents. (Il installe également les packages dépendants tels que Barracuda à la fois.)

4. Installez le package Python mlagents

4-1. Construction d'un environnement virtuel

ML-Agents semble utiliser divers modules de Python, et il semble que cela ne fonctionne pas bien s'il est déjà installé (par exemple, le module numpy ne prend pas en charge la dernière version), donc une telle chose n'existe pas. Si vous ne comprenez pas, construisons tranquillement un environnement virtuel. Il est facile à gérer lorsque la version de ML-Agents change.

Auparavant, on m'avait dit de créer un environnement avec Anaconda, mais maintenant il semble qu'il soit recommandé d'utiliser venv.

We do not provide support for Anaconda installation on Windows.

Donc, je vais créer un environnement virtuel en utilisant venv.

Le manuel officiel décrit également comment créer un environnement virtuel, "Utilisation de l'environnement virtuel Il est écrit. La gentillesse!

Installer Pip

Installez pip pour la procédure officielle! Il dit, mais il semble qu'il soit installé en standard dans Python 3.4 ou version ultérieure, je vais donc l'omettre.

Pour faire simple, pip est un outil de gestion de module pratique (installer, mettre à jour, désinstaller etc ...).

Créer un environnement virtuel

Commencez par créer un dossier pour enregistrer l'environnement virtuel. Déplacez le répertoire actuel vers l'emplacement où vous souhaitez créer le dossier à l'avance. Je le crée dans mon dossier utilisateur (C: \ Users \ username).

Entrez la commande suivante à l'invite de commande ou à Powershell. Ensuite, je pense qu'un dossier appelé "python-envs" a été créé.

md python-envs

Ensuite, créez un environnement virtuel. Veuillez saisir la commande suivante. Cela créera un environnement virtuel nommé "mlagents-release6". Veuillez remplacer la partie "mlagents-release6" par votre nom préféré. Au fait, c'est "sample-env" dans le manuel officiel.

py -3.7 -m venv python-envs\mlagents-release6

Ensuite, utilisons l'environnement virtuel créé précédemment. Cette opération est appelée "activer". Si vous ne le faites pas, vous obtiendrez "Oh, j'ai installé le module la dernière fois, mais je ne peux pas l'utiliser", alors faites attention.

.\python-envs\mlagents-release6\Scripts\activate

Exécutez la commande ci-dessus et lorsque le nom de l'environnement virtuel s'affiche avant d'écrire la commande comme indiqué ci-dessous, l'activation est terminée.

PS C:\Users\kamekyame>
#Après activation ↓
(mlagents-release6) PS C:\Users\kamekyame>

A partir de là, nous partirons du principe que l'environnement virtuel est activé.

Mise à niveau du pip

Mettez à niveau le pip dans l'environnement virtuel vers la dernière version. Exécutez la commande suivante.

pip install --upgrade pip

Selon la personne, l'erreur suivante peut apparaître, mais il semble que le pip a été mis à niveau pour le moment, alors ne vous inquiétez pas et laissez-le pour le moment.

ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5]Accès refusé.

Installation de mlagents

Enfin, c'est l'installation de mlagents. Cette zone est devenue beaucoup plus simple que par le passé, et tous les modules dépendants peuvent désormais être installés avec une seule ligne de commande. Exécutez la commande ci-dessous.

pip install mlagents

Après un certain temps, le message «Installation réussie» s'affiche et l'installation est terminée.

L'ERREUR suivante peut apparaître au-dessus de cette "Installation réussie".

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.

Eh bien, si vous demandez à Google Sensei, cela sera traduit, mais c'est parce que la version de numpy déjà installée était 1.19.0, mais avec mlagents-envs et le module tensoflow 1.16.0 ~ 1.19.0 (1.19) On dit que .0 n'est pas inclus) n'est pas pris en charge.

Changez donc la version de numpy pour une version inférieure à 1.19.0. Exécutez la commande suivante.

pip install numpy==1.18.5

C'est la fin de la construction de l'environnement!

à la fin

C'est la fin de la construction de l'environnement! Après cela, utilisez la commande mlagents-learn pour avoir une bonne vie d'apprentissage automatique.

Le premier mur "construction d'environnement" que vous rencontrez pour faire de nouvelles choses! ML-Agents ne fait pas exception, et c'est un peu déroutant, mais si vous lisez attentivement le manuel officiel, vous pouvez le faire correctement.

ML-Agents a beaucoup de manuels officiels, et vous pouvez trouver ce que vous voulez savoir dans les manuels officiels. En fait, les ML-Agents ont de nombreuses modifications de spécifications et ne peuvent souvent pas être utilisés avec les anciennes versions de code. Lorsque vous recherchez ML-Agents, c'est une bonne idée de vérifier la version officielle ou de vérifier la version de ML-Agents pour l'article de quelqu'un!

Je vais mettre quelques liens que je pense utiliser à la fin. Merci de votre visite jusqu'à présent m (_ _) m

Lien Collection

Unity ML-Agents Github Unity ML-Agents Release 6 Source code & Sample code download page Documentation de la boîte à outils Unity ML-Agents ← C'est tout Unity ML-Agents Installation Documentation

[PYTHON] Récapitulatif de la construction de l'environnement Ml-Agents version 6 (0.19.0) [Windows]