为什么使用ML-Agents?

还再使用状态机和决策树来制作敌人AI吗?Unity ml-agents可以根据场景的输入和一些奖励机制,便可制作自己的AI,比状态机和决策树等方法省下了很多开发者的功夫,而且还能用来做一些其他奇怪的玩法。

1、Unity环境的配置

使用版本:Unity2020.1.1f(Unity 2019.4 or Later都可以)
步骤:
(1)创建3D工程
(2)在菜单栏中windows-PackageManger打开PackageManger。
(3)点击红框,选择Unity Registry。
(4)安装ml-agents的unity包(此处版本为1.0.7)。
(5)如果在AddComponent中看到ML Agents说明配置成功。

python环境的配置

(1)下载python (3.6.1 or Higher)
查看版本方法:windows+r在运行中输入cmd,在cmd窗口中输入
python(笔者python版本为3.8.8)
(2)在cmd窗口中切换到项目目录
(3)创建python虚拟环境
创建虚拟环境,使得该项目的python环境与其他分离。
输入命令python -m venv venv

成功执行后,项目目录下多出文件夹venv
(4)运行activate,激活虚拟环境
输入命令venv\Scripts\activate

成功后命令前面出现(venv)

(5)安装(更新)pip工具
运行命令:python -m pip install --upgrade pip
出现红框则成功。
注:若出现了如下提示
解决方案:

解决方法为到https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html上下载winopessl,直接下载第一个MSI安装即可:

然后双击msi进行安装,再运行上面的指令就可以了。
(6)安装恰当版本的pytorch
运行指令pip3 install torch~=1.7.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html(此处是1.7.1,版本不通可能有差别)

注:如何查看用哪个版本?进入Unity ml-agents的文档,可以看到相关的命令。安装下面的ml-agents同理。
(7)安装ml-agents
输入命令pip install mlagents,会自动安装所有依赖,但是时间比较长。
成功会出现如下提示。
(8)查看ml-agents是否安装成功
输入mlagents-learn --help,出现如下界面就说明成功了:

至此环境配置完毕

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