Unity 强化学习初探之ML-Agent

在论文上看到Unity作为强化学习工具，一直想要进行学习和探索，在自己实际操作过后进行总结，将自己在操作过程当中遇到的问题进行记录。

代码链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

论文链接：Unity: A General Platform for Intelligent Agents

博客链接：Unity强化学习之ML-Agents的使用

测试环境
Anconda3

Unity2021

python3.7

pytorch

创建虚拟环境
使用conda命令创建名称为Unity python版本为3.7的虚拟环境。

#创建环境
conda create -n Unity python=3.7
#激活环境
conda activate Unity

安装下载的安装包

在下载的文件夹当中打开终端，使用如下命令切换到相应目录下并使用pip指令安装

cd ml-agents
pip install .
cd ..
cd ml-agents-envs
pip install .

一定要注意install之后的 点。

导入工程文件

打开unity编辑器，选择project导入文件，路径如下图所示：

在编辑器界面选择ML-Agents，依次点击Example，3DBall, scenes, 双击3Dball,即可看到如下画面：

看到上图表示已经导入成功。

开始训练
在官方给的文件夹之下（ml-agent-develop），打开终端，激活虚拟环境，执行如下命令：

mlagents-learn config/ppo/3DBall.yaml --run-id=3DBall --force
默认使用ppo算法，读取3DBall.yaml文件，运行的名称是3DBall，--force是强制执行，如果没有其他错误，会出现如下界面：

点击unity编辑器中的三角形播放信号，可以看到已经动起来的ML-Agent，使用原始的数据一般不会有很好的训练效果，可有尝试将epsilon调到较小的值，一般为0.0001级别，即可获得较好的效果。

查看训练效果
在官方文件目录下有results文件夹，找到3DBall训练文件，有一个名为3DBall.onnx的文件，将此模型导入到项目当中，一般可以直接拖入到文件夹当中，将文件拖到Behavior Parameter组件当中的model，点击播放按钮即可看到效果。模型加载位置我已经圈出。

Tensorboard使用
关于tensorboard的使用，最重要的就是路径的问题，关于踩坑，我将博客文件放在下面。大家查看就好ubuntu18.04 下使用tensorboard出现错误的解决方法。

总结
本文对初学ML-Agents过程进行了简单的记录，不涉及复杂的算法部分，只是简单的运行，修改参数，方便各位初学者学习和使用，适合小白和初学者，也欢迎大佬前来指导。
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42903952/article/details/129063501