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

前段

Macでのml-agents導入はこちらを参照してほしい。

今回はWindows用、それもtensorflow-gpu を使ってやりたい。基本的に以下の本家のページの通りだが

ハマリポイントがいくつかあったので、それには注意を促したい、というのがこの記事の趣旨だ。
あと１年後は100%忘れる自信がある私自身のためのものでもある。

環境設定

１、　ml-agents をダウンロード

　　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。

４、 CUDA toolkit のインストール

　　Unity ML-agentsドキュメントによると、CUDA toolkitのバージョンは「9.0.176」限定であるらしいので、それをダウンロードする。ダウンロードサイト直リンク

５、cuDNN library のインストール

• NVIDIAサイトでcuDNNのサイトに行って、ダウンロードの手続きをする。ディベロッパー登録やらアンケートやらをやる必要がある。(こちらもCUDA toolkit 同様、バージョンが限定されているので要注意。「7.0.5」らしい。ダウンロードサイト直リンク )
• ダウンロードしたzipを展開すると「bin」「include」「lib」フォルダができるので、それをCUDA toolkitのインストール先であるC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0に配置する。

６、環境変数の設定

　　CUDA_HOME という環境変数を新規に作り、

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0

　　を設定する。
　　次に、Path 環境変数に、以下の二つを追加する。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\CUPTI\libx64

(Unity ML-agentsドキュメントには「関連するパスを__置き換えろ__」と書いてあるが、CUDA toolkit インストール時に書き加えられたパスを消してはいけないので注意が必要)
以下の感じにパスが張っていればＯＫ。

７、tensorflow-gpu のインストール

　３で作った仮想環境で

pip install tensorflow-gpu==1.7.1

とやって tensorflow-gpu を仮想環境にインストール。
確認のために、

python

とやって、pythonを起動後、

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

で、tensorflow-gpu が起動するのを試してみる。

Found device 0 with properties ...

とかなんとか出れば成功。出てなければ、tensorflow-gpu がインストールできていない可能性がある。

８、ML-Agents が使うライブラリをインストール

　　★★★ここで注意★★★
　　このままML-Agents の使うライブラリをインストールしようとすると、せっかくいれたtensorflow-gpu に 通常のCPUを使う tensorflow が上書きインストールされてしまう。
なので、ml-agents/setup.py を以下のように編集する必要がある。

setup.py

      :
    packages=['mlagents.trainers'],  # Required
    zip_safe=False,

    install_requires=[
        'mlagents_envs==0.8.0',
#        'tensorflow>=1.7,<1.8', # ←ここをコメントをしておく
        'Pillow>=4.2.1',
        'matplotlib',
        'numpy>=1.13.3,<=1.14.5',
        'jupyter',
      :

そして、改めて以下を実行して ml-agents のライブラリをインストールする。

cd ml-agents-envs
pip install -e .
cd ..
cd ml-agents
pip install -e .
cd ..

確認のために

mlagents-learn

とやってみてちゃんとUnityロゴのアスキーアートが出ていれば成功。

念の為、先ほどのPythonを動かしてみて

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

で、tensorflow-gpu が正常に動いていることを確認する。（たまにCPUに切り替わってたりするので要注意）