【Unity】UnityでML-AgentsのExampleを実行してみる（ML-Agentsで機械学習＆強化学習をやってみる　その2）

ML-AgentsのExampleを実行してみる

前回Python＆ML-Agentsの実行環境を整えたので、今回はUnityでML-AgentsのExampleプロジェクトを開いて実行して動かしてみる。

 

実行環境

Windows 10

Unity 2019.4.25f1

Anaconda 4.6.11 (Python 3.7.3)

 

Exampleに合わせたVersionのUnityをインストール

Unityは基本的にUnity hubからインストールするので、Unity Hubをインストールしてない場合はまずこちらからインスト―ル↓

https://unity.com/ja/download

今回はML-AgentsのExampleのプロジェクトを実行するので、ExampleのプロジェクトのVersionに合わせて2019.4.25f1をインストールする。少し古いVersionなので、Unity Hubに表示されない場合は以下から探してUnity Hubをクリックすれば、Unity Hubで開いてインストールできる。

https://unity3d.com/jp/unity/qa/lts-releases

今回は実行と学習のテストをやってみるだけなので、ビルドモジュールはインストールしなかった。インストールできたら、Unity Hubの「開く」から、前回CloneしたML-Agentsの中にあるprojectを開く。

 

Package ManagerからML-AgentsのPackageをインストール＆Exampleを実行してみる

Exampleを実行する前に、UnityのWindowからPackage Managerを開き、以下の画像のように「Add package from disk…」からCloneしたリポジトリの中の

com.unity.ml-agents\package.json
com.unity.ml-agents.extensions\package.json

を選択して、packageを追加する。

この状態で試しに3DBallのExampleを実行して見る。CloneしたML-Agentsディレクトリの中のExamples→3DBall→Scenesから3DBallのシーンを開く。この状態で再生ボタンを押すと、キューブのキャラクターが、ボールを落とさないようバランスを取るexampleが実行できる。

これらはすでに学習済みのモデルを設定してあるため、箱のキャラクターがちゃんとボールが落ちないようにバランスを取っていることがわかる。

ひとまずExampleが実行できたので今回はここまで。次回はExampleのプロジェクト で Pythonを使って学習を実行し、学習済みモデルを作成してみたいと思う。

 

参考文献

基本的には以下の本を読みつつ勉強していき、最終的には自分で何かしらゲームを作っていく予定。最低限ML-Agentsを使うための流れはブログで書いていこうと思っているが、詳細については説明しないので、深く理解するには本を買って勉強してみることをオススメする。

一部環境構築の記載などは古いけど、強化学習の概念やML-Agentsの学習方法、ゲームへの応用例などが日本語で整理してまとめられているので貴重な本だと思う。

古くなった情報を補完するため、本と合わせて以下のML-Agents Release 18の公式ドキュメントを参照している。

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_18_docs/

 

日記まとめ

この日記は以下でまとめてます。

【Unity】ML-Agentsで機械学習＆強化学習をやってみる　まとめ