UnityでAI(機械学習)事始め【Unity】【ML-Agents】【機械学習】

この記事はUnity 2 Advent Calendar 2017の7日目の記事です。

この記事でのバージョン
Unity 2017.2.0f3

はじめに

ちょっと前にUnityが機械学習用のSDK、

Unity Machine Learning Agents (ML-Agents)を公開しました。

特に使う予定がなかったので触れずにいたのですが、Advent Calendarという良い口実が出来たので

ちょっと触って、記事にしてみました！

なお、タイトルにAIと入れたのは、そちらの方が受けが良さそうだと思ったからです！！

目次

Unity準備

まずはGitHubからML-Agentsを入手。

次にUnity-environmentをUnity(2017.1以降)で開き、

TensorFlowSharpのunitypackageをインポートします。

そしたら、ML-Agents/Examplesの中から好きなモノ(今回はPush)を選び、シーンを開きます。

シーン内のBrainのBrain TypeをExternalにすればUnity側の準備は一旦完了です。

準備が完了したらpythonディレクトリに実行ファイルをビルドします。

python準備、学習

ビルドが完了したら次はpythonの準備を行います。

pythonを使った事がなければ、以下のサイトからダウンロードし、インストールします。

インストールが完了したら、プロジェクトのpythonディレクトリをターミナルで開き、

pip3 install . というコマンドを実行します。

さらに、jupyter notebookというコマンドを実行することでjupyterを立ち上げます。

するとブラウザのlocalhost:8888からjupyterを開けるようになるので、

その中のPPO.ipynbを開きます。

PPO.ipynbのHyperparametersにあるenv_nameを先程ビルドした実行ファイルの名前に変更し、

上から順にcontrol + enterを押して実行し、学習して行きます。

米印が出ている間は実行中なので、ひたすら待ちます。

実行が終わり、python/model/ppoに.bytesファイルが生成されていれば成功です。

学習結果の反映

先程の.bytesファイルをUnityのTFModelsというディレクトリに入れ、

Player SettingのOther Settingで

Scripting Runtime Version を Experimental (.NET 4.6 Equivalent) に、

Scripting Defined Symbols に ENABLE_TENSORFLOW を追加して、Unityを再起動します。

最後にBrainのBrain TypeをInternalに変更し、

Graph Modelに.bytesファイルをセットすれば学習結果が反映されます。

試しに学習回数(Hyperparametersのmax_steps)が

1,000、10,000、100,000回のモノを実行してみると以下のような感じに。

明らかに何かを学習している……！(何かは分かってない……！)

なお、見た感じでなんとなく分かるかと思いますが

Pushは青い箱を操作してオレンジの箱を緑のスイッチに載せるゲーム(?)です。

おわりに

正直分からない事だらけですが、機械学習自体は簡単に出来てしまったし何より楽しい！

これは流石Unityという所でしょうか。

そのうち細部まではいかずとも、もう少し内容を理解して、

他の事に使ってみたいと思う今日このごろでした(:３っ)∋〜

参考

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