问题标签 [ml-agent]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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unity3d - 在 Unity 中找不到 ML-Agent 的预发布版本

我正在尝试在 Unity 上使用预发布版本的软件包。我遵循了一些教程和指南,根据我的理解,我应该像在这里一样检查“启用预发布包”复选框:

这里

但是,当我转到包管理器时,我没有看到任何更新的版本。

这是我在选中复选框后看到的

我如何解决它?我想使用 OnActionReceived(ActionBuffers actions) 函数,而在我当前的版本中,我无法使用它。

我正在使用 Unity 版本 2021.1.19f1

谢谢!

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javascript - 如何连接 Ml-Agent 和 WebGL

而不是在 Unity 编辑器中使用 ml-agent
学习使用 WegGL 构建后,我想继续使用 Ml-Agent 进行学习

但是执行Ml-Agent的时候,好像是指5004端口

在此处输入图像描述

那么,我需要做什么才能在 WebGL 环境中运行训练模拟?
一个明确的解决方案很好,但你能建议一个方向吗?

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ml-agent - 无法使用 API 版本 1.5.0 连接到端口 5004 上的训练器

我无法移动角色(AI),当我尝试训练它时它也不会移动。我怎样才能解决这个问题?我按照 YouTube 上的代码猴子教程进行操作,它成功了,然后我尝试制作类似我自己的东西,但它不会移动角色。在启发式模式下。我在谷歌上搜索,没有任何帮助。谢谢!

这是我的代码:

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c# - 调用 RequestDecision 后不调用 OnActionReceived

我正在开发一个模拟游戏,您需要在地图上的某个地方放置一个医疗站。然后模拟运行并计算位置的有效性(它不能太远或太靠近其他建筑物)。我想训练一个 MLAgent 来找到最佳位置。所以我手动调用了 RequestDecision() 方法,因为它需要等待模拟结束才能获得奖励(然后模拟重置,代理重试)。但它并没有像预期的那样调用 OnActionReceived() 。这是我的代码:

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unity3d - 无法使用 API 版本 1.5.0 连接到端口 5004 上的训练器。将执行推理而不是 Unity

这个Github 问题重新发布:

描述错误

当我玩 3Dball 示例时,出现错误 -> 无法使用 API 版本 1.5.0 连接到端口 5004 上的训练器。将改为执行推理。

控制台日志/堆栈跟踪在此处输入图像描述

环境:

Unity 版本:Unity 2021.2.8f1 OS + 版本:Mac 11.3.1 ML-Agents 版本:ml-agents-release_18 环境:Anaconda 虚拟环境,安装所有必要的包-python 版本:3.8.6

笔记:

这个问题在这里看起来很相似,这个人能够通过捆绑文件的 Mac 特定配置来解决这个问题。我没有看到警报,所以我不能只听从他的建议。

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unity3d - Unity ML Agents Toolkit 的提示/建议/指南

我是一名正在从事项目的本科生,现在进度落后了,所以我在这里迫切需要一些帮助,我刚刚开始学习如何使用 Unity 和 Unity ML 代理(https://unity.com/products/machine-learning-agents)我选择做这个项目的那一刻,几个月过去了,我仍然一无所知,距离截止日期只有两个月。
在过去的几个月里,我已经改变了我的项目几次,以便我在给定的时间内更容易处理,所以我做出了最终决定,那就是一个 3D 第一人称射击游戏,其中唯一的玩家是 ML 代理,游戏基本上是一个迷宫,有 5 个 ML 代理需要收集的“宝藏”,并且随机产生“僵尸”,代理要么需要逃避它,要么杀了它,重点是不要死
基本上,它需要做的是:

  1. 搜索并收集所有“宝藏”
  2. 寻找迷宫的出路
  3. 通过杀死迎面而来的僵尸或以某种方式躲避僵尸,在完成上述 2 的同时生存

我使用好奇心驱动的 PPO 强化学习(好奇心作为鼓励探索的内在奖励,不确定它是否是个好主意),我不确定我是否不够努力,或者我不擅长搜索有用的信息,但我jz 很难获得我需要的资源作为指导。因此,如果有人做过类似的事情或做类似的事情并取得了不错的进展,您是否介意分享任何可以指导我完成这个项目的好的资源或材料,尤其是:

  1. 有关为 RL 代理制定有效奖励系统的任何在线资源
  2. 有关如何有效地培训我的代理的在线资源
  3. 关于如何自动调整超参数的有效方法

所有这些都在 unity ml 代理工具包的范围内。我认为我最大的问题是我的整个项目基本上都依赖于 Unity ML Agent,但我仍然在一些基础知识方面遇到问题,并且基本上仍然对工具包不够“舒适”,无法了解我的解决方法并使用它来做什么我想要做。任何有关使用 unity ml 代理工具包的更多提示/建议/指导将不胜感激。

TLDR:我需要特定的在线资源或材料来帮助我掌握Unity ML 代理工具包,或者至少有足够的技能 来完成我在上面第二段中提到的项目