ML-Agents
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
Window 설치 문서
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Installation-Windows.md
이문서는 Window환경을 기준으로 했으며,
Anaconda를 사용하면 Python의 다양한 배포판에 대해 별도의 환경을 관리 할 수 있다.
1. Anaconda 버전 5.1 설치
1-1. Regster Anaconda my default Pythone 3.6 선택
2. 환경변수를 등록
- “시스템 속성” -> “환경변수” 클릭
- “환경변수” -> “시스템 변수” -> “Path” 더블 클릭
- “환경 변수 편집” -> “새로 만들기“ 아래 4가지 추가
설치 폴더를 확인 (C:\ProgramData) 하고 추가해준다.
문서에서는 아래 폴더(UserProfile)로 되어있다.
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\conda.exe
C:\ProgramData\Anaconda3
C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe
C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\conda.exe
C:\ProgramData\Anaconda3
C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe
3. Conda 환경 설정 및 ml-agents 활성화
- ML-Agents 툴킷을 사용할 Conda 환경을 생성한다. 생성한 Conda 환경에서 설치한 패키지는 Python이나 다른 환경의 다른 설치에는 영향을 미치지 않는다.
ML-Agents를 실행하려면 생성한 Conda 환경을 활성화 해야한다.
새로운 Conda 환경을 만들려면 Anaconda Prompt 창을 열고 다음 명령을 입력
- conda create -n ml-agents python=3.6
2. ml-agents 활성화
- activate ml-agents
3. tensorflow install
- pip install tensorflow==1.7.1
4. ML-Agents Toolkit에서 사용하는 Python패키지 설치
- Git을 이용한 설치- 필수 패키지 설치를 위해서는 Git을 설치( 다운로드 Git 설치 후 Anaconda Prompt 실행
- 새창으로 시작할 경우 ml-agents를 활성화해야 함 : activate ml-agents
- ML-Agents Toolkit Github 저장소 Clone
- git clone https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git
- Git을 사용하지 않을 경우
- ml-agents-master.zip파일 다운로드(링크)
- C:\Downloads 폴더에 복사 압축 해제
- Anaconda Prompt에서 ml-agents 디렉토리 내의 python 디렉토리로 변경
- cd C:\Downloads\ml-agents\python
- 인터넷에 연결되어 있는 상태에서 Anaconda Prompt 입력
- pip install
ML-Agents 툴킷을 실행하는 데 필요한 모든 Python 패키지의 설치가 완료
5. 실행
- Terminal창(Anaconda)에서 실행(
python3 아님) - python learn.py --run-id=<run-identifier> --train
- “Start training by pressing the Play button in the Unity Editor" 메시지 출력 후
- Unity 에서 재생(Play) 버튼 클릭하면 ML-Agent와 Python이 통신하면서 모델(데이터)을 저장한다.
실행시 에러 모음