unity 的 MLagent怎么一次性训练多个大脑

时间: 2023-05-29 14:03:11 浏览: 185
要一次性训练多个大脑,需要使用Unity的ML-Agents工具包中的多智能体(Multi-Agent)功能。这个功能可以让你在同一个场景中同时训练多个智能体,每个智能体都有自己的大脑。 下面是一些步骤,可以帮助你一次性训练多个大脑: 1. 在Unity中创建一个场景,并在场景中添加多个智能体。每个智能体都需要有自己的大脑。 2. 创建一个新的ML-Agent配置文件,使用多智能体(Multi-Agent)选项。在配置文件中,你可以指定每个智能体的大脑和其他参数。 3. 在Unity中打开ML-Agent训练器,并加载你的ML-Agent配置文件。 4. 在训练器中设置训练参数,例如训练时间、学习率和奖励函数。 5. 开始训练。训练器将同时训练所有智能体的大脑。 6. 在训练过程中,你可以监视每个智能体的表现,以及整体表现。你可以根据表现调整训练参数,以优化训练结果。 7. 训练结束后,你可以保存训练模型,并在Unity中使用它来测试你的智能体。 需要注意的是,一次性训练多个大脑可能需要更高的计算资源和更长的训练时间。因此,你需要确保你的计算机和ML-Agent训练器能够处理这种情况。
相关问题

unity 的 MLagent怎么一次性训练多个大脑,使用的训练命令和训练的配置文件怎么设置

要一次性训练多个大脑,需要使用Unity的Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)环境。在MARL环境中,多个智能体可以同时学习,从而提高协作和竞争能力。 训练命令: 使用Unity的MLagents-learn命令来启动训练。在训练命令中,需要指定训练的配置文件和场景文件,以及训练使用的算法和超参数等信息。 例如,在Windows系统中,使用以下命令来启动训练: ``` mlagents-learn config/trainer_config.yaml --env=envs/3DBall --num-envs=3 ``` 上述命令中,trainer_config.yaml是训练配置文件,envs/3DBall是场景文件,num-envs=3表示启动3个训练实例。 配置文件: 在训练配置文件中,需要指定训练的算法、智能体数量、智能体的观测和动作空间、训练的超参数等信息。 例如,在trainer_config.yaml配置文件中,可以使用以下代码来指定两个智能体: ``` default: trainer: ppo batch_size: 1024 beta: 5.0e-3 buffer_size: 512 epsilon: 0.2 gamma: 0.99 hidden_units: 128 lambd: 0.95 learning_rate: 3.0e-4 max_steps: 3.0e7 memory_size: 256 normalize: true num_epoch: 3 num_layers: 2 time_horizon: 64 sequence_length: 64 summary_freq: 5000 use_recurrent: false vis_encode_type: simple vis_encode_width: 84 vis_encode_height: 84 num_agents: 2 ``` 上述代码中,num_agents参数指定有两个智能体,其他参数可以根据具体需求进行修改。 总之,要一次性训练多个大脑,需要在MARL环境中使用MLagents-learn命令,并在训练配置文件中指定多个智能体的相关信息。

Unity mlagent中强化学习ppo算法的参数怎么设置?

Unity ML-Agents的PPO算法参数可以通过设置ML-Agents的Hyperparameter设置来调整,具体有:batch_size、discount、gae_lambda、learning_rate、entropy_coeff、max_step、 optimizer、num_epoch、num_layers、num_hidden_units等等。

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管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

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