Unity와 ML-Agents 1차 Unity와 ML-Agent 설치

0. ML-Agents란?

원문

The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enables games and simulations to serve as environments for training intelligent agents. We provide implementations (based on PyTorch) of state-of-the-art algorithms to enable game developers and hobbyists to easily train intelligent agents for 2D, 3D and VR/AR games. Researchers can also use the provided simple-to-use Python API to train Agents using

 

지능형 에이전트를 훈련하는 환경, 파이토치 기반이며 간단한 API를 사용하여 에이전트를 훈련시킬 수 있는 툴킷

 

 

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1. 유니티 설치

유니티 공식 사이트에서 유니티 허브 다운로드 후 유니티 허브를 통해 유니티 설치

만약 install이 진행되지 않는다면 보안 프로그램을 종료 후 설치해 볼 것 

https://unity.com/kr/download

창의적인 프로젝트 시작 및 Unity Hub 다운로드 | Unity

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2. ML-Agents 다운로드

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

GitHub - Unity-Technologies/ml-agents: The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enab

 

ML-Agents gitHub에서 소스를 다운로드 현재 최신버전인 2.2.를 사용하였다.

 

다운로드 후 작업할 디렉토리에 압축 해제

 

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3. Anaconda, Python, learn-ml

3-1. Anaconda

다른 프로젝트의 python과 충돌하지 않도록 가상환경을 사용하며, 사용하기 위해 Anaconda를 사용.

공식 사이트에서 아나콘다 설치

https://docs.anaconda.com/anaconda/install/

Installing Anaconda Distribution — Anaconda documentation

 

설치 확인

 

 

3-2. python 설치

ML-Agents의 Docs > Installation을 확인하면 권장 python 버전을 확인 할수 있다.

권장 버전은 3.10.12로 python을 설치

 

각각 설치, 가상환경 목록 조회, 가상환경 활성화

conda create -n mlagent-3.10.12 python=3.10.12

conda env list

conda activate mlagent-3.10.12

 

 

 

파이썬에서 학습에 사용할 mlagents 설치, 문서 권장 설치 버전인 1.1.0, 설치후 pip list로 라이브러리 설치 확인

 

pip install mlagents==1.1.0

pip list

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4. Unity에 ML-Agents 플러그인 적용

4-1. ML-Agents의 예제 프로젝트 Import

유니티 허브 > add > add project from disk > {압축해제한 경로}\ml-agents-release_22\ml-agents-release_22\Project

 

좌측 탐색기에서 Asset > Example > Scene > 3DBall 선택

 

4-2. ML-Agents 플러그인 적용

unity > 상단의 window 메뉴 > package manager 클릭 > 상단의 + > install package from disk > 압축해제 폴더 이동 >
com.unity.ml-agents, com.unity.ml-agents.extension 파일의 package.json 파일 선택

 

 

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5. 빌드

File > build profile > scene List에 3DBall 확인 > Build

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6. 학습

6-1. mlagent-learn

아나콘다 가상 python에서 설치한 mlagent를 사용하여 학습진행.

 

--env 옵션은 build한 Unity의 파일, env옵션 없이 진행한다면 Unity의 재생 버튼을 사용하여 학습 가능

mlagents-learn {yaml파일} --env={build한 exe 파일} --run-id={결과 저장할 폴더 이름}

# ml-agents 압축 푼 경로에서 
mlagents-learn config/ppo/3DBall.yaml --env=../../build_project01/3DBall.exe --run-id=test04

 

 

 

6-2. 결과파일

{압축해제 경로}/results/{run-id}

*.onnx 파일이 학습시킨 모델.

 

6-3. 적용

모델을 아래에 Drag 혹은 복사 붙여넣기.

 

적용할 Agent 클릭 후 모델에 Drag > 저장 후 재생 

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