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...
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 侧通道作为单独的类存在,这些类被实例化,然后作为列表传递给UnityEn...
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...
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...
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(挂载 MLAgents Academy)。
1.安装Python或更高版本,你可以直接去Python官网下载对应版本进行安装。安装完成后,打开命令窗口(按下win键+R,在弹出窗口里面输入cmd),输入“py”后出现Python版本即代表安装完成。 2.配置虚拟环境。首先,将命令窗口的目录改为Unity项目路径。具体方法有两种:一是直接使用命令进入项目路径;二是在hub中选择对应项目后面...
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。
训练智能体:通过ML-Agents的Python接口启动训练过程,智能体将在Unity环境中与算法进行交互。 3. 掌握如何设置和配置ml-agents环境 设置和配置ML-Agents环境包括以下几个步骤: 安装必要的Python包:通过pip安装mlagents和mlagents_envs包。 配置训练环境:在Unity中配置你的场景,包括智能体的观测空间、动作空间、奖励函数...
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...
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、神经进化或任...