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【解説】Unity ML-Agents の環境構築

突然ですが、皆さん!AIに興味ありますか〜?

ゲーム開発に興味がある人は、「対戦型ゲームで敵AIの作成」なんて課題を抱えている方も多いかも知れませんね。


ゲームを面白くするためには、AIの存在は必須かも知れません。

実は、Unityには、AIの作成を補助してくれる機能があるんです。しかも、近年、話題の囲碁AIみたいに製作者が特に何もしなくても、色んなことを勝手に覚えて強いNPCを制作することができます!!


それが、【Unity ML-Agents】なんです!

ですがこれ、結構とっつきにくいんですよね。

まずは「環境構築!」なんて言われてますが、どうやって良いか分からない。

そこで今回は【Unity ML-Agents】の環境構築の方法について、1から解説したいと思います!!


開発環境の準備

●概要

Unity ML-Agentsを使うには、Pythonの実行環境が必要になります。

本記事では、下記環境で動作確認をしております。

・Unity 2019.3

・Unity ML-Agents Release 12

・Python 3.7


●Unity ML-Agentsのインストール

  1. 下記サイトにアクセス https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 下の方にある「Release & Documentation」の「Release 12」の「download」をクリックし、zipファイルを保存。

2. 先ほど保存したzipファイル(「ml-agents-release_12.zip」)を解凍  フォルダ名を「ml-agents」に変更


●Pythonのインストール

ここで、pythonの環境構築をおこないます。

色々方法はあるのですが、私としては「Anaconda」を使う方法が一番楽だと思います。

1. Anacondaのサイトにアクセス

 下の方にスクロールし、利用するOSの「64-Bit」をダウンロード

  ※ここで、自分の欲しいpythonのバージョンと合っているか確認してください。

   希望のバージョンがない場合には、下記のアーカイブページにあります。https://repo.anaconda.com/archive/

2. ダウンロードしたファイルを開くと、インストーラが実行されます。

  画面指示に従い、インストールを進めてください。

3. ターミナルを起動

  Macの場合は「ターミナル」、Windowsの場合はスタートメニューから「Anaconda(64-bit)」>「Anaconda Prompt(Anaconda3)」から「コマンドプロンプト」を起動します。その後、以下のコマンドをコマンドライン上で実行してください。

conda --version

正常にインストールされていれば、「conda 4.x.x」とAnacondaのバージョンが表示されます。


● ML-AgentsのPythonパッケージのインストール

1. コマンドライン上で下記のコマンドを実行

conda create -n ml-agents python=3.7

2. 下記コマンドで仮想環境への切り替えを行う

conda activate ml-agents

 下記のように、左側に(ml-agemts)と表示されていれば成功です。 

3. 以下のコマンドを実行

cd (先ほど解凍したml-agentsフォルダの直下)
pip install -e ./ml-agents-envs

4. 以下のコマンドを実行(必ず↑が実行されたことを確認してから実施してください)

pip install -e ./ml-agents

5. 以下のコマンドを実行し、「ml-agents-envs」「ml-agents」がインストールされていることを確認

pip list

● Unity プロジェクトの準備

1. Unityで新規プロジェクト(3D)を立ち上げ、上のメニューバーから、「Window」>「PackageManager」を開きます。

2. 左上の「+」ボタンをクリックし、「Add Package from disk」をクリック、「ml-agents/com.unity.ml-agents/package.json」を選択

成功すると、Projectウィンドウ内の「Packages/ML Agents」にフォルダが追加されます。















以上で、環境構築は完了です。あとは、プロジェクトを作って、AIの学習をスタートさせるだけです。具体的なプロジェクトの作り方の解説についてですが、既にネット上に多くの記事が出回っているため、そちらを参考に組み立て頂ければ、と思います。

こちらの記事が最初のプロジェクトとしてはわかりやすいかな、と思います。


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