ML-Agents包括两个现成的侧通道,如下所述。也可以创建自定义的侧通道来在Unity环境和Python之间传递任何额外的数据。创建自定义侧通道的说明可以在这里找到。 ml-agents/docs/Python-LLAPI.md at develop · Unity-Technologies/ml-agents · GitHub 侧通道作为单独
Python API 处理这些观测结果并发回每个医护人员要采取的行动。在训练期间,这些行动大多是探索性的,以帮助 Python API 学习每个医护人员的最佳策略。训练结束后,每个医护人员学习到的策略可以导出为模型文件。然后在推理阶段,医护人员仍会继续生成他们的观测结果,但这些观测结果不会被发送到 Python API,而是会被输入到他...
或通过 Unity Package Manager 安装。 Python 环境(Anaconda 推荐): bash 复制 下载 conda create -n mlagents python=3.8 conda activate mlagents pip install mlagents 1.2 创建 Unity 场景 设计一个包含以下要素的场景: Agent:代表 AI 的角色(需挂载 Behavior Parameters 和决策脚本)。 Academy:协调训练流程(挂...
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Agent(ML-Agents)是一款开源的Unity插件,可让游戏和模拟作为训练智能Agent的环境。通过简单易用的Python API,Agent可以使用强化学习,模仿学习,神经元演化或其他机器学习方法进行训练。 我们还提供最新算法的实现(基于TensorFlow),使游戏开发者和业余爱好者能够轻松地为2D,3D和VR / AR游戏训练智能Agent。这些...
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 ...
4. (如自定义模型)Python 5. 最好基于ML-Agents里的Assets创建新Unity项目,里面的ml-agents包已经准备好了 项目设定 作为第一个小项目,先设计一个最简单的游戏:一个左右移动的棍子,玩家可以跳跃防止被扫下平台,在平台呆的时间越久分数越高。只能通过空格控制,第一次按是跳跃,第二次按是加速下降,然后反复。
Python 3.8.13(推荐Anaconda环境) CUDA 11.6(对应PyTorch 1.13.1) 1. 2. 3. 4. 5. 1.2 Unity项目初始化 创建新3D项目并导入ML-Agents包(v2.3.0+)。 安装Python依赖: bash pip install mlagents==0.30.0 torch==1.13.1+cu116 tensorboard 1. ...
这与v0.1版本不同,在之前的版本中,只有外部大脑可以向Python API发送信息。该功能可用于记录、分析或存储来自Python的这些大脑类型的信息。具体来说,这个功能使模仿学习变得可能,来自玩家、启发式、或者内部大脑的数据能被作为监督信号来训练一个独立的网络,而不需要定义一个奖励功能,或者额外增加一个奖励功能来增强...
一:介绍 ML-Agents是Unity中的一款开源机器学习插件,可以方便的实现各种AI行为 它使用的是tensorflow框架,实际的训练过程是由tensorflow完成的,mlagents-learn起到的是一个输入输出的作用(黑盒) 二:准备工作 ——安装python3.X ——安装ML-Agents:其中最重要的是Tensorflow环境,它是一个机器学习的开源库,Unity...