使用ML-Agents Toolkit(0.5)訓練遊戲ai之環境搭建

ML-Agents toolkit目前已經更新到0.5版本了。

要想使用這個Unity插件訓練人工智能須要以下軟件

1.Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，主要是讓你的訓練環境與其它python運行環境隔開，互不干擾。

2.在Anaconda激活一個全新的環境，並安裝tensorflow，TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統

3.ML-Agents插件提供的pyhton包，包中含有mlagents-learn程序，mlagents-learn控制遊戲，遊戲對控制進行評分，反饋到mlagents-learn，mlagents-learn進行相應的處理，

而mlagents-learn使用了tensorflow框架，實際的訓練過程是由tensorflow完成的，mlagents-learn起到的是一個輸入輸出的做用。

4.CUDA toolkit和Nvidia cuDNN library，這個軟件是可選的，若是你的顯卡是Nvidia的，那麼你的電腦頗有可能支持顯卡加速。安裝這兩個程序就能夠實現顯卡編程了，若是不支持那就跳過這個吧。

tensorflow有兩個版本，一個是cpu版的一個是gpu版的，若是你的顯卡被支持了，就用gpu版的，訓練的時候會快上不少。cuda9.0的安裝可能會出現安裝失敗的狀況，

參考知乎的這篇文章https://www.zhihu.com/question/276491276/answer/392652876

你的顯卡是否支持CUDA請點擊查看https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

上面四個軟件的版本要嚴格按照官方文檔來。

官方安裝文檔https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Installation-Windows.md

Anaconda下載地址（官方文檔指定的版本）：

32bit:https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86.exe

64bit:https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe

以上四個步驟完成環境也就搭建完成了。

測試你的環境

 1.若是你嚴格安裝官方文檔安裝之後，你應該已經新建了一個ml-agents環境打開Anaconda Prompt輸入activate ml-agents

2.打開python，輸入import tensorflow as tf，若是你安裝的是cpu版本這步沒有報錯就能夠了

若是有警告能夠參考這篇文章http://www.javashuo.com/article/p-plmydqwv-bb.html。

3.對於安裝了gpu版的tensorflow，輸入sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

這時候會看到顯卡信息。若是沒有看到，那麼CUDA toolkit和Nvidia cuDNN library可能有問題。