从零开始的Unity AI之旅(1)——安装

资源大湿

ML-Agents工具包包含几个组件：

Unity软件包（com.unity.ml-agents）包含将被集成到Unity场景中的Unity C＃SDK。三个Python软件包：mlagents包含机器学习算法，使您能够训练Unity场景中的行为。ML-Agent的大多数用户只需要直接安装即可mlagents。mlagents_envs包含与Unity场景进行交互的Python API。它是促进Unity场景与Python机器学习算法之间的数据消息传递的基础层。因此，mlagents依赖于mlagents_envs。gym_unity 为你的Unity场景提供Python包装器，该包装器支持OpenAI Gym接口。Unity Project包含几个示例环境，这些 示例环境着重介绍了该工具包的各种功能以帮助你入门。

因此，要安装和使用ML-Agents工具包，您将需要：

安装Unity（2018.4或更高版本）安装Python（3.6.1或更高版本）克隆此存储库（可选）安装com.unity.ml-agentsUnity软件包安装mlagentsPython包

安装Unity 2018.4或更高版本

下载并安装Unity。强烈建议您通过Unity Hub安装Unity，因为它将使您能够管理多个Unity版本。
安装Python 3.6.1或更高版本

我们建议安装Python 3.6或3.7。如果您的Python环境不包含pip3，请参阅这些 说明 以进行安装。
尽管我们不继续为Windows上的Anaconda安装提供支持，但以前的 Windows Anaconda安装（不建议使用）指南 仍然可用。
克隆ML-Agents工具包存储库（可选）

现在您已经安装了Unity和Python，现在可以安装Unity和Python软件包。您无需克隆存储库即可安装这些软件包，但如果您想下载我们的示例环境和培训配置以进行实验，则可以选择克隆存储库（我们的某些教程/指南假定您可以访问我们的示例环境）。
git clone --branch release_1 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git该--branch release_1选项将切换到最新的稳定版本的标签。省略它会得到不稳定的master分支。
高级：本地安装进行开发

如果您打算根据自己的目的修改或扩展ML-Agents Toolkit，则需要克隆存储库。如果您打算将这些更改归还，请确保克隆master分支（通过忽略--branch release_1 上面的命令）。有关为ML-Agents工具包做出贡献的更多信息，请参见我们的 贡献指南。
安装com.unity.ml-agentsUnity软件包

Unity ML-Agents C＃SDK是Unity软件包。您可以直接从“程序包管理器”注册表中安装 com.unity.ml-agents程序包 。请确保在“高级”下拉菜单中启用“预览包”以找到它。
注意：如果您没有在“程序包管理器”中看到ML-Agents程序包，请按照下面的本地开发环境安装进行操作
高级：本地开发环境安装

您可以通过以下方式将本地 com.unity.ml-agents包（从刚克隆的存储库中）添加到我们的项目中：

导航至菜单Window-> Package Manager。在包管理器窗口中，单击+按钮。选择 Add package from disk...导航到该com.unity.ml-agents文件夹。选择package.json文件。

注意：在Unity 2018.4中，该+按钮位于软件包列表的右下方，而在Unity 2019.3中，该按钮位于软件包列表的左上方。
如果要遵循我们文档中的示例，则可以在Unity中打开Project文件夹并立即开始。
安装mlagentsPython包

安装mlagentsPython软件包涉及安装其他mlagents依赖的Python软件包。因此，如果您的计算机具有已安装的任何依赖项的较旧版本，则可能会遇到安装问题。因此，我们支持的安装路径mlagents是利用Python虚拟环境。虚拟环境提供了一种隔离每个项目的依赖关系的机制，并且在Mac / Windows / Linux上受支持。我们提供了有关虚拟环境的专门指南。
要安装mlagentsPython软件包，请激活您的虚拟环境并从命令行运行（这里要指定mlagents的版本号，不然会和ml-agent版本号对不上，导致异常情况）：
pip3 install mlagents==0.16.1


在虚拟环境下安装

建议把pip源更新为国内源（我用的清华源），不然下载速度慢，而且容易中断
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple请注意，这mlagents将从PyPi安装，而不是从克隆的存储库安装。如果正确安装了此工具，则应该可以运行 mlagents-learn --help，然后您将看到可以使用的Unity logo（我没看到T.T）和命令行参数mlagents-learn。
通过安装mlagents软件包，还将安装setup.py文件中列出的依赖项 。其中包括 TensorFlow（需要CPU支持w/AVX）。
本人运行mlagents-learn --help命令的时候，提示AssertionError: A compatible version of PyTorch was not installed. Please visit the PyTorch homepage (https://pytorch.org/get-started/locally/) and follow the instructions to install. Version 1.6.0 and later are supported.



依赖库缺失

看起来还需要安装CUDA 和 pytorch如果没有英伟达显卡的同学可以使用pytorch的CPU版本，安装教程
注意：由于因为版权原因，pytorch的国内源都被禁止使用了，但是国外下载速度又超级慢，可以获取连接后用迅雷下载，链接地址如图：



获取安装包地址

下载完成后进行本地安装
pip install L:\迅雷下载\torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl


mlagents-learn --help 执行成功

高级：本地进行安装
如果您打算对mlagents或mlagents_envs进行修改，则应从克隆的存储库而不是从PyPi安装软件包。为此，您需要单独安装mlagents和mlagents_envs。在存储库的根目录中，运行：
pip3 install -e ./ml-agents-envs
pip3 install -e ./ml-agents运行带有-e标志的pip将允许您对Python文件进行更改，并在运行时反映这些文件mlagents-learn。按照软件包的顺序安装这些软件包很重要，因为该mlagents软件包依赖于 mlagents_envs，并且以其他顺序安装会导致从PyPi下载mlagents_envs。
下一步：入门指南

《入门指南》包含一些简短的教程，除了构建和训练环境外，还包含一些有关在Unity中设置ML-Agents Toolkit，运行预训练模型的简短教程。