using Unity.MLAgents; namespace Unity.MLAgentsExamples { [DisallowMultipleComponent] public class GroundContact : MonoBehaviour { [HideInInspector] public Agent agent; [Header("Ground Check")] public bool agentDoneOnGroundContact; // Whether to reset agent on ground contact. public bool penalizeGro...
using Unity.MLAgents; namespace Unity.MLAgentsExamples { [DisallowMultipleComponent] public class GroundContact : MonoBehaviour { [HideInInspector] public Agent agent; [Header("Ground Check")] public bool agentDoneOnGroundContact; // Whether to reset agent on ground contact. public bool penalizeGro...
首先先将官方案例工程文件夹中的 \Assets\ML-Agents\Examples\Basic 文件夹和 \Assets\ML-Agents\Examples\SharedAssets 文件夹复制到我们自己的工程文件夹下面,然后在自己的工程中打开 \Assets\ML-Agents\Examples\Basic\Prefabs\Basic 预制体,将预制体子物体BasicAgent里面的所有的脚本组件全部移除。
Unity ML-Agents 模仿学习示例项目 在Unity ML-Agents项目中,打开ML-Agents → Examples → BananaCollectors → Scenes → BananaIL场景,我们会发现如下图中的游戏视图布局。 在Hierarchy中,Academy下面有二个Brain:TeacherBrain和StudentBrain,分别对应了“示范”作用的代理和处理“学习”的代理。 玩家可以通过WASD键,...
首先把官方包下的Project用Unity编辑器打开,进入到ML-Agents -->Examples目录下,里面的全部都是ML-Agents各种实现的示例,包含了ML-Agents的主要功能展示,我们打开第一个项目3DBall,点击场景Scenes中的第一个: 现在可以看到画面了,这是一个相当简单的初级项目,我们只需要训练一个智能体顶着小球不让它落下即可。
下载网址:https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/releases/tag/release_19 最新版本是Release_20,但19会稳定一点 5.激活源码环境 cd ml-agents-envs pip install -e . cd .. cd ml-agents pip install -e . 完成以上过程以上环境配置成功 ...
behavioral_cloning:demo_path:Project/Assets/ML-Agents/Examples/PushBlock/Demos/ExpertPushBlock.demosteps:50000strength:1.0samples_per_update:0 在使用BC之前,应当确保自己已经录制了演示文件(后面会讲怎么录制演示),其中的参数含义如下: demo_path:演示文件的路径。
通过链接克隆或直接下载ML-Agents在git上的示例资源,通过unityhub添加示例资源中的Project文件夹,然后打开Project工程文件,在项目路径\Assets\ML-Agents\Examples里面有多个ml-agents的相关示例,可以尝试还原并改进每一个示例来学习ML-Agents。 7.第一次使用ML-Agents时,可以仿照官方示例中最基础的示例——Basic示例。
一、ML-Agents简介 近期在学习Unity中的机器学习插件ML-Agents,做一些记录,用以简单记录或交流学习。 先简单说一下机器学习使用的环境场景:高视觉复杂度(Visual Complexity,例如星际争霸、Dota2职业玩家与AI竞技)、高物理复杂度(Physical Complexity,例如模拟两足、四足生物行走,这里Unity ML-Agents官方也有相关例子)、...
<container-name>是在先前的docker run命令中指定的容器的名称。在这个演示项目中即ML-Agents-3DBallContainer.first.trial。如果你没有指定,你可以通过运行docker container ls找到随机生成的标识符。 验证model 将生成的Model文件放到Unity ML-Agents → Examples → 3DBall → TFModels目录中。