(:3[kanのメモ帳]スマートフォン用の表示で見る(:3[kanのメモ帳]個人ゲーム開発者kan.kikuchiのメモ的技術ブログ。月木更新でUnity関連がメイン。2017の7日目の記事です。(ML-Agents)を公開しました。反映おわりに参考Unity準備まずはGitHubからML-Agentsを入手。次にUnity-environmentをUnity(2017.1以降)で開き、TensorFlowSharpのunitypackageをインポートします。したら、ML-Agents/Examplesの中から好きなモノ(今回はPush)を選び、シーンを開きます。TypeをExternalにすればUnity側の準備は一旦完了です。準備が完了したらpythonディレクトリに実行ファイルをビルドします。python準備、学習ビルドが完了したら次はpythonの準備を行います。pythonを使った事がなければ、以下のサイトからダウンロードし、インストールします。いうコマンドを実行します。notebookというコマンドを実行することでjupyterを立ち上げます。するとブラウザのlocalhost:8888からjupyterを開けるようになるので、その中のPPO.ipynbを開きます。enterを押して実行し、学習して行きます。米印が出ている間は実行中なので、ひたすら待ちます。実行が終わり、python/model/ppoに.bytesファイルが生成されていれば成功です。追加して、Unityを再起動します。Modelに.bytesファイルをセットすれば学習結果が反映されます。試しに学習回数(Hyperparametersのmax_steps)が1,000、10,000、100,000回のモノを実行してみると以下のような感じに。明らかに何かを学習している......!(何かは分かってない......!)なお、見た感じでなんとなく分かるかと思いますがPushは青い箱を操作してオレンジの箱を緑のスイッチに載せるゲーム(?)です。おわりに正直分からない事だらけですが、機械学習自体は簡単に出来てしまったし何より楽しい!これは流石Unityという所でしょうか。はてなブログPro個人ゲーム開発者。ω、)_新作は札束風呂VRや神巫女。Policy広告はてなブログをはじめよう!kan_kikuchiさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。