Unity Machine Learning Agents (简称 :ML-Agents) 是一款Unity官方开源的机器学习插件,
可以使得我们可以更好的在游戏引擎里训练智能 agent (机器人)。

使用 reinforcement learning(强化学习)、imitation learning(模仿学习)、neuroevolution(神经进化)或其他机器学习方法, 通过简单易用的 Python API进行控制,对 Agent 进行训练。

官方提供了先进的算法实现方式(基于 TensorFlow),让游戏开发者和业余爱好者能够轻松地 训练用于 2D、3D 和 VR/AR 游戏的智能 agent。 这些经过训练的 agent 可用于多种目的, 包括控制 NPC 行为(采用各种设置, 例如多个 agent 和对抗)、对游戏内部版本进行自动化测试、以及评估不同游戏设计决策的预发布版本。ML-Agents 对于游戏开发者和 AI 研究人员双方 都有利,因为它提供了一个集中的平台, 以使得更多的研究者和游戏开发者所用。

ML-Agents 0.7版本 的 GitHub项目地址: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/0.7.0

1.如何使用 : 首先我们需要前往Anaconda官网下载 https://www.anaconda.com/distribution/,或者前往历史镜像库https://repo.anaconda.com/archive/ 下载1个 "Anaconda (开源Python包管理器)",

Anaconda1.gif

因为对应的是 ML-Agents 0.7 所以可选择下载 Anaconda2-5.3.1 的版本,(自行找到自己适合的操作系统版本和系统位数)

Anaconda2.gif

当得到了这两个东西,可以把从GitHub下载的 ml-agents-0.7.0.zip 先解压到任意路径。

随后安装Python的包管理器(Anaconda)。

Anaconda3.gif

安装程序可一直选择默认选项来进行安装。

安装完后在开始里找到 Anaconda Prompt 以管理员身份运行来建立 ML-Agents 基础环境 Anaconda4.jpg

使用 conda-env list 可来查看所有环境的情况。

安装步骤:

2.使用 conda create -n ml-agents_0_7_0 python=3.6 来创建环境,(其中 ml-agents 为环境的基础名称,后面的 _0_7_0 则是我指定的名称)。

键入后这里会出现安装基础包的确认,这里可以键入 y 来确认安装基础环境包

Anaconda5.jpg

3.使用 activate ml-agents_0_7_0来激活刚刚新建好的基础环境

经过一小会儿的等待
会发现命令行前缀已经显示了已经激活的环境名称,

Anaconda6.jpg
这意味着基础环境已经准备就绪。

4.最后

控制台 CD 进入解压好的 ml-agents-0.7.0 的 ml-agents 子文件夹Anaconda7.jpg

通过 pip命令来安装 ML-Agents 0.7: pip install -e .

Anaconda9.gif

5.再经过一小会儿的等待完成后。

键入 mlagents-learn --help来验证

如果提示如下则意味着安装已经完成了。

Anaconda8.jpg

待补充 img。。。。。。