ml-agents怎么搭建环境在远程服务器上跑
时间: 2024-05-05 12:15:05 浏览: 26
1. 首先,在远程服务器上安装Unity3D编辑器。可以根据服务器的操作系统选择相应的版本,下载安装包并按照指示安装。
2. 接着,在Unity3D编辑器中安装ml-agents插件。打开Unity3D编辑器,在菜单栏中选择“Window”>“Package Manager”,然后搜索和安装“ml-agents”插件。
3. 然后,下载和安装Python 3.6或更高版本。可以从Python官网下载相应的安装程序,并按照指示安装。
4. 安装TensorFlow和其他必要的Python库。可以使用以下命令在终端中安装:
```
pip install tensorflow==1.15.2
pip install mlagents==0.17.0
pip install numpy
pip install pillow
```
5. 配置ml-agents环境变量。在终端中输入以下命令,将ml-agents路径添加到环境变量中:
```
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:<ml-agents路径>
```
6. 创建一个新的Unity项目,并将ml-agents示例场景导入到项目中。
7. 在终端中启动ml-agents训练模式。在终端中输入以下命令启动训练模式:
```
mlagents-learn <trainer-config-file> --env=<unity-environment-path>
```
其中,trainer-config-file是训练配置文件的路径,unity-environment-path是Unity环境的路径。
8. 等待训练完成。训练过程可能需要几个小时或更长时间,具体取决于训练配置和计算机性能。
9. 在训练完成后,可以使用训练好的模型进行推理和预测。在Unity中打开ml-agents示例场景,并运行推理模式即可。
以上是在远程服务器上搭建ml-agents环境的步骤。如果遇到任何问题,可以参考官方文档或在社区中寻求帮助。