Unity ML 기초 2. ML 기본 설치부터 예제까지

★ 1. ML 기본 설치 ★

-1. ML-Agents 프로젝트 다운로드(Git-Hub) 

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

-2. TensorFlowSharp Plugin 다운로드 

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Basic-Guide.md (TensorFlowSharp Plugin)

-3. 파이썬 설치 

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Installation-Windows.md

-4. Anaconda Prompt 에서 -> Pip install . 으로 필요한 나머지 모듈 설치

- Setup.py 파일이 있는 폴더에서 수행

-5. cmd 창에서 mlagents-learn 이 동작하면 잘 설치된 것이다

★ 2. ML Unity 설정 ★

-1. Target Platform 변경 

-> PC, Mac, Lunux, IOS, Android

-2. Scripting Runtime Version to Experimatanl 

-> .NET4.6 Equivalent or .NET 4.xEquivalent

-3. Dfine Symbole 추가 : ENABLE_ENSORFLOW

★ 3. Brain - Internal 체험 ★

- 미리 트레이닝 된 훈련 모델 활용하여 행동 결정

-1. 3DBall Scene 에서 Brain Type Internal 변경

-2. 트레이닝된 훈련 모델 세팅

★ 4. Brain - External 체험 ★

- 강화 훈련을 통한 트레이닝

-1. Brain Type External 세팅

- Agent 가 결정을할때 외부 트레이닝 프로세스와 통신하여 결정한다

-2. Training(트레이닝) 환경 구축

-(1) 유니티 시작

-(2) Brain Type External 변 : 경3DBall Scene 에서 Brain Type External 변경

-(3) mlagents-learn 명령어 : cmd 창에서 mlagents-learn 명령어 입력

( mlagents-learn config/trainer_config.yaml --run-id=firstRun --train )

-(4) 유니티 플레이 버튼 시작

- 해당 메시지가 나오면 

- 테스트 시작

-3. 데이터 수집

중지 : Ctrl+C

-4. 수집된 데이터를 활용하여 Brain Type Internal 사용하기

-(1) 데이터 저장 경로 : models/<run-identifier>/<env_name>_<run-identifier>.bytes

-(2) 데이터 입력 : 데이터 Unity 로 옴긴 후 Internal 값으로 세팅

★ Unity ML 기본 가이드 ★

- https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Basic-Guide.md