ml-agents 0.8.0 で自分のプロジェクトで機械学習させる (Mac)(導入編)

環境設定

1. ml-agents 0.8.0
   https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tags/0.8.0
   をダウンロードして、適当なところに配置

2. anaconda をインストール
   ターミナルで「conda」と打って反応があれば既にインストール済み

3. 仮想環境を作る
   conda info -e
   で[ml-agents]があれば良い。なければ↓でつくる。
   conda create -n ml-agents python=3.6
   で仮想環境を作る（なんか聞かれたら「y」と入力）
   conda activate ml-agents
   で仮想環境切り替え
   pip install tensorflow==1.7.1
   で tensorflow を仮想環境にインストール
   ★★★　注意　★★★
   このまま進めると、「kiwisolver」がビルドできなくて詰むので、別途独自に↓でインストールしておく。
   conda install kiwisolver
   これがなければ 次で kiwisolover をビルドしようとしてビルドできなくて詰む。

4. ML-Agents が使うライブラリをインストール
   cd [ml-agentsのあるフォルダ]
pip install mlagents

とりあえずサンプルを動かしてみる

1. 仮想環境に入る
   既に↑で入っていればやらなくてもよし。入っていなければ↓を実行
   cd [ml-agentsのあるフォルダ]
conda activate ml-agents

2. Unityサンプルシーンを用意

3. Unityを立ち上げて、[ml-agents]/UnitySDK を開く。

4. [ml-agents]/UnitySDK/Assets/ML-Agents/Examples/[開きたいサンプル]/Scenes/[やりたいシーン]をUnityで開く

5. Unityサンプルシーンを外部から機械学習できるようにする

6. なんちゃらAcademy というGameObject のインスペクターをみる（ex:Ball3DAcademy）

7. Brains の「Control」という項目をチェックを入れる

1. 仮想環境で実行
   ターミナルに戻って、以下を実行
   mlagents-learn config/trainer_config.yaml --run-id=firstRun --train
   すると、Unityのスタートボタン待ちになる

1. Unityでプレイ

2. Unity でプレイボタンで始める。Unityで動くと、ターミナルでもなんか動いてる感じになる。
   

3. しばらくほっておくとなんかいい具合になってる
   

4. 学習済みデータの取得

5. いい頃合いでUnityプレイボタンを再度押して終了させて、学習を終わらせる

6. [ml-agents]/models/firstRun-0/[なんちゃら]Learning.nn ファイルをUnityプロジェクトにインポート（ドラッグ&ドロップ）。場所は適当。

7. Assets/ML-Agents/Examples/[サンプル]/Brains/[なんちゃら]Learning.asset を選択

8. 「Model」のところをさっきインポートした学習済みNNファイルをドラッグ&ドロップ

1. 先ほどのUnityサンプルを学習済みデータを使うようにする
   なんちゃらAcademy というGameObject のインスペクターの Brains の「Control」という項目をチェックをはずす

1. 学習済みデータで実行
   Unityプレイすると、最初からちゃんとできているようになる。
   

長くなったので続きは次回！