4
7

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

unityとML-Agentのセットアップ方法

Last updated at Posted at 2020-09-05

#はじめに
unityで物理シミュレーションや強化学習がしたくて、unityを初めて使ってみました。最近のバージョンの記事が少なく、不便だったので自分のメモがわりに記事を書きました。初めて書く記事なので不備があると思いますが、優しい目で見てください。

#概要
この記事では Unity 2020.1.4f1 Personal のセットアップの仕方から、Unityの機械学習のライブラリである ML-Agent を導入するところまで説明します。今からunityを使って強化学習を始めたい方に少しでも参考になればと思います。環境はmacOS Catalina 10.15.5です。

#Unity Hubのインストール
Unity Hub とはUnityを使うためのアプリです。
公式のサイトからダウンロードしてください。
個人で使う分には無料の 個人向け>Personal で十分だと思います。

ダウンロードしたらファイルを開いてインストールしてください。
Unity Hub というアプリがインストールされれば完了です。
スクリーンショット 2020-09-05 18.59.37.png

#unityのインストール
次にunity hubからunityをインストールします。unity hubのインストールタブのインストールボタンからできます。このとき使用したいバージョンを選んでください。特にこだわりがない場合は2020.1.4f1を選択してください。
スクリーンショット 2020-09-05 19.04.32.png
これでunity側のセットアップはほぼ終わりました。

#ML-Agentsのダウンロード
次にML-Agentsの設定をします。
まずはじめにML-Agentsをgitからダウンロードして開いてください。一番新しいRelease6をダウンロードしてください。
スクリーンショット 2020-09-05 20.04.02.png
ml-agents-release_6というファイルができていると思います。
スクリーンショット 2020-09-05 20.10.33.png
主に赤い印をつけたファイルをよく使います。

#unityの3Dプロジェクトの作成
次にunityの3Dプロジェクトを新規作成します。名前とファイルのパスはなんでも適当なもので大丈夫です。今回はTestという名前でデスクトップに作成しました。
スクリーンショット 2020-09-05 20.25.24.png
スクリーンショット 2020-09-05 20.26.33.png
プロジェクトが作成されるとunityが起動されます。
スクリーンショット 2020-09-05 20.31.16.png

#ML-Agentsの設定
次にunityでML-Agentsを使えるようにします。
Window/Packege Manager を開きます。
スクリーンショット 2020-09-05 20.34.54.png
左上の+から Add package from disk を選択し、先ほどgitからダウンロードした ml-agents-release_6/com.unity.ml-agents/package.json を開きます。
スクリーンショット 2020-09-05 20.35.29.png
次にプロジェクトのAssetsファイルに ml-agents-release_6/Project/Assets/ML-Agents を追加します。追加するファイルを矢印のところにドラッグアンドドロップすればいいです。
スクリーンショット 2020-09-05 21.05.05.png
追加後下の画像のようになっていれば完了です。
スクリーンショット 2020-09-05 21.06.08.png
ML-Agents/Examplesの中に様々な強化学習モデルのサンプルが入っています。次回はこのサンプルの学習の仕方、動かし方について記事にしたいと思います。

次回の記事

参考にさせてもらったサイト

Unity のセットアップ方法は この記事を参考にさせてもらいました。
ML-Agent の導入方法は この記事を参考にさせてもらいました。

4
7
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
4
7

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?