Python Low Level API 1.DecisionSteps— contains the data from Agents belonging to the same "Behavior" in the simulation, such as observations and rewards. Only Agents that requested a decision since the last cal
Unity Machine Learning Agents Toolkit(ML-Agents Toolkit) 是一个开源项目,它使游戏和模拟环境能够用于训练智能体Agent。Agent可以通过简单易用的 Python API 使用强化学习、模仿学习、神经进化或其他机器学习方法进行训练。我们还提供最先进算法的实现(基于 PyTorch),使游戏开发者和爱好者能够轻松训练 2D、3D 和 VR/...
正如目前所描述的那样,外部通讯器和Python API似乎只能被外部Brian所利用。这不是真的。可以配置内部,玩家和启发式Brian,通过外部通讯器(一种称为广播的功能)将观察,奖励和行动发送到Python API。 我们很快会看到,这将使更多的训练模式成为可能。 一个配置有多个Agent和Brains的场景的例子 训练模式 考虑到ML-Agents...
通过Unity Package Manager安装ML-Agents包。 安装Python环境和ML-Agents Python包。 克隆ML-Agents GitHub仓库以获取示例和文档。 安装ML-Agents Python包 pip install mlagents 训练示例:3D平衡球 让我们以3D平衡球环境为例,简要介绍如何使用ML-Agents进行训练: 打开Unity项目,导入3D平衡球示例。 在命令行中导航到ML...
Unity机器学习代理最新版ML-Agents v0.2现已发布!在本版本里,我们作了以下改进: 为UnitySDK和PythonAPI增加了新特性 更多新示例环境 改进了默认的增强学习算法(PPO) 修复Bug及小功能改进 在这篇文章中,我们将重点介绍一些主要的新增功能。 下载ML-Agents v0.2 ...
The 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/docs/Python-
Ml-agents 是 Unity机器学习Agent,它可以让研究人员和开发者用 Unity 编辑器创建游戏和仿真实验。这些编辑器能够通过简单易用的PythonAPI使用强化学习或者其他机器学习模型来训练智能 Agent。详细信息请参考文档:https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/master/docs ...
如果你想编写自己的算法,你可以使用ML-Agents提供的Python低级别API(LLAPI)。这个API允许你与Unity环境进行交互,并控制智能体的行为。 以下是一个使用LLAPI的简单示例代码: python from mlagents_envs.environment import UnityEnvironment # 加载Unity环境 env = UnityEnvironment(file_name="your_unity_scene") # ...
在代码实现中,我们可以使用Python编写训练脚本,并使用ML-Agents工具包提供的API来实现PPO算法的训练过程。 智能体应用 在完成训练后,我们可以将训练好的智能体应用到实际游戏中,以实现自动推箱子的效果。 在应用过程中,我们需要将训练好的模型导入到游戏环境中,并将其作为智能体的策略。然后,我们可以使用Unity引擎提供...
ML-Agents Unity机器学习代理工具包(ML-Agents)是一个开源项目,它使游戏和仿真能够作为培训智能代理的环境。 Unity提供最先进的算法(基于 PyTorch)的实现,使游戏开发人员和业余爱好者能够轻松训练 2D、3D 和 VR/AR 游戏的智能代理。研究人员还可以使用提供的简单易用的Python API来训练代理使用强化学习、模仿学习、神...