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Unity强化学习:贪吃蛇

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强化学习和深度学习都是机器学习的一个子集。

强化学习和深度学习的主要区别在于:
1、深度学习的训练样本是有标签的,强化学习的训练是没有标签的,它是通过环境给出的奖惩来学习
2、深度学习的学习过程是静态的,强化学习的学习过程是动态的。这里静态与动态的区别在于是否会与环境进行交互,深度学习是给什么样本就学什么,而强化学习是要和环境进行交互,再通过环境给出的奖惩来学习
3、深度学习解决的更多是感知问题,强化学习解决的主要是决策问题。因此有深度学习更像是五官,而强化学习更像大脑。

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 agent。

1. 下载 mlagents,不要问我为什么不用 20 版本
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/releases/tag/release_19
2. 下载 conda,(python 环境)
https://anaconda.org/anaconda/conda
3. 创建 conda 环境

conda create -n base1 python=3.8

4. 切换到刚才创建的环境

conda activate base1

5. 安装 mlagents

cd C:\Users\546546\Desktop\ml-agents-release_19\ml-agents-release_19
pip install torch~=1.7.1
pip install -e./ml-agents-envs
pip install -e./ml-agents
pip uninstall protobuf
pip install protobuf==3.19.6
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.19

6. 完成游戏逻辑部分的开发后,开始训练

mlagents-learn config/ppo/ball.yaml --run-id=t1

详细教程可以看我 youtube 教学
https://www.youtube.com/watch?v=eNQpujBpGMY&t=13s

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