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ml-agentデモの動かし方

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デモ環境を構築

必要ファイルのインポート

Unityに「ml-agents」フォルダをインポートします。

UnityでAssets」→「Import Package」→「Custom Package」を選択し、先程ダウンロードした「TFSharpPlugin.unitypackage」をインポートします。

設定変更

「File」→「Build Settings」→「Player Settings」選択し、以下の項目を設定します。

「Resolution and Presentation」→「Resolution」
Run In Background:有効にする(チェックする)

「Resolution and Presentation」→「Standalone Player Options」
Display Resolution Dialog:Disabledに設定

「Other Settings」→「Configration」
Scripting Runtime Version:.NET 4.x Equivalentに設定

「Other Settings」→「Configration」
Scripting Defined Symbols:ENABLE_TENSORFLOWに設定

シーンを作成

デモのファイルは下記にあります。
「ml-agents」→「UnitySDK」→「Assets」→「ML-Agents」→「Example」→【デモの名前】→「Scene」

再生時の操作は「Academy」→「~Brain」→「Brain(Script)」配下のパラメータ「Brain Type」の設定で切り替えます。

Player:自分でゲームを操作する。
Heuristic:??(用途不明)
External:機械学習させて、学習モデルを外部に保存する。
Internal:学習モデルを外部から読み込み、実行する。

Playerに設定して再生すれば、自分の操作でゲームを遊ぶことができます。

機械学習させる

準備

再生時の操作は「Academy」→「~Brain」→「Brain(Script)」配下のパラメータ「Brain Type」の設定を「External」に変更します。

unityのシーンをexeファイルにして保存します。
「File」→「Build Settings」→「Build」を選択します。
exeファイルの保存先は、unityのプロジェクトファイルとは別の場所にします。
ここでは、「ml-agents-0.5.0/ml-agents」にします。

学習の実行

anaconda環境で、「ml-agents-0.5.0/ml-agents」に移動します。
以下のコマンドを実行します。

mlagents-learn ../config/trainer_config.yaml --run-id=【学習モデルの保存先】 --train

「INFO:mlagents.envs:Start training by pressing the Play button in the Unity Editor.」の文字が表示されたら、Unityを実行します。

Unityの画面で学習の過程が表示されます。

学習が完了すると「INFO:mlagents.envs:Saved Model」と表示され、学習モデルが保存されます。

学習した結果を確認する

学習した結果で動作させるには「Academy」→「~Brain」→「Brain(Script)」配下のパラメータ「Brain Type」の設定を「Internal」に変更します。

あとは、Unityの再生ボタンを押せば、学習モデルの結果での実行となります。

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