Unity 用ml-agents机器学习造个游戏AI吧(1)(Windows环境配置)
前言:以前觉得机器学习要应用于游戏AI,还远得很。
最近看到一些资料后,突发兴致试着玩了玩Unity机器学习,才发觉机器学习占领游戏AI的可能性和趋势。
- 机器学习训练出的游戏AI,模型可能数据庞大,但是这完全可以部署于服务器。
- 目前绝大部分游戏AI都是人工制作,工作量庞大。机器学习可以解放生产力,放台主机训练让其自己培养出更实的AI。
ml-agents介绍
Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) 是一款开源的 Unity 插件, 使得我们得以在游戏环境和模拟环境中训练智能 agents。
它可以使用 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。
环境配置
环境示例:Windows 10 + Unity2018.4.1f + Anaconda3 + python 3.8 + CUDA toolkit 10.1 + cuDNN 7.6.5 + tensorflow 2.1.0
要注意各软件版本应当互相匹配,特别是CUDA、cuDNN和tensoflow有版本对应。
0.下载/安装Unity(2018.4或更高版本)
1.下载/安装python(3.7或更高版本)
2.下载/安装/配置Anaconda3
2.1 下载并安装Anaconda3
https://www.anaconda.com/distribution/#windows
2.2 更改环境变量
编辑系统变量的"Path"变量,添加下面这些新路径:
%UserProfile%\Anaconda3\Scripts
%UserProfile%\Anaconda3\Scripts\conda.exe
%UserProfile%\Anaconda3
%UserProfile%\Anaconda3\python.exe
3.配置GPU训练环境
3.1 下载并安装CUDA 10.1通用并行计算架构
https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2
3.2 下载 Nvidia cuDNN 7.6.5深度神经网络的GPU加速库(需要注册Nvdia账号)
https://developer.nvidia.com/cudnn
3.3 添加cuDNN库到CUDA
将下载好的cuDNN库cuda目录的三个文件夹(bin,include,lib),复制覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1文件夹里。
3.4 再次更改环境变量
添加系统变量:"CUDA_HOME",变量值为
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
编辑系统变量"Path",添加如下路径:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\libx64
系统变量"Path"所有添加的路径如红框圈起来:
3.5 配置GPU训练环境
首先要打开Anaconda Prompt窗口 (可以通过在windows开始菜单搜索)
打开之后,首先要创建一个新的Conda环境,输入如下命令(根据自己具体python版本):
conda create -n ml-agents python=3.8
中间会有问要不要安装新包,输入y并回车就完事了。
为了使用这个环境,还得先激活它,输入如下命令:
activate ml-agents
输入后会看到左边()里的内容变成ml-agents
然后为了安装tensorflow,输入如下命令(为了契合版本,这里选择的是2.1.0):
pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow-gpu==2.1.0
安装成功界面如下:
4.下载并安装 Unity的ml-agents插件
(如果重新打开了一个新的Prompt窗口记得得重新激活ml-agents)
下载方法:
- 可以直接去github克隆 Unity ml-agents 项目下来 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
- 或者执行如下git命令:
git clone --branch latest_release https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git
然后在Anaconda Promptc窗口定位到你clone项目的目录ml-agents文件夹的ml-agents-envs文件夹(本文clone项目路径在C:\project),并使用pip install -e .命令。
cd C:\project\ml-agents\ml-agents-envs
pip install -e .
之后,同样地,对项目目录ml-agents文件夹里的ml-agents文件夹使用pip install -e .命令。
cd C:\project\ml-agents\ml-agents
pip install -e .
如果提示找不到setup.py,说明定位路径不对,要检查一下。
结语
看到这里就已经证明该配置好的配置好了,终于可以关掉电脑,去泡杯咖啡好好休息一下了。如果还想继续的话,不妨看看下一篇博文。
更新于2020.3.6:由于现在Unity ml-agents项目比起2018年已经更新了许多,无论是搭环境还是实际操作都有所改变,于是决定翻新本系列博客。
下一篇博文将介绍一个Unity ml-agents机器学习的入门案例:
https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/10631310.html
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