Mac下配置Unity机器学习代理工具
自从Unity推出机器学习代理工具,但鉴于网友们评价“配置环境都是天坑”,Unity技术经理鲍健运将带领大家来填坑,今天为大家分享的是如何在Mac下配置Unity机器学习代理工具。
特别说明
如果你是Windows 版本的开发者,请访问《配置Unity机器学习代理工具和TensorFlow环境(Windows 10)》。
macOS版本要求:OS X El Capitan(10.11)及以上。
建议下文中所使用的软件版本都使用最新的版本。
安装Homebrew
对于许多使用macOS作为操作系统的开发者来说,一般习惯于使用命令行安装所需应用,当然这样也能显得很geek。而Homebrew也是很常用的软件包管理工具,能在Mac中方便的安装软件或者卸载软件。
打开Terminal应用,输入以下命令下载安装最新的Homebrew。
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
安装完Homebrew后,建议重启Terminal。
通过Homebrew 安装 Python 3
Python是机器学习常用的语言,TensorFlow就使用它作为主要开发语言。作为解释语言,它不需要进行编译,对于机器学习所需要的大量原型化和迭代处理有相当高的效率。而且Python开发生态成熟,有许多库可供使用。通过pip(Python Package Index)工具,你可以安装各种基于Python的库。
输入 brew install python 3 安装 Python 3。在安装完Python 3之后,建议重启Terminal。
安装项目所需Python库和工具
安装Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,可以让你创建和共享包含实时代码,方程式,可视化和说明文本的文档。 用途包括:数据清理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。
输入 pip3 install jupyter 安装Jupyter Notebook。
安装NumPy
NumPy是Python语言的开源数学扩展库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy刚刚宣布不再支持Python 2,所以建议直接使用Python 3。
输入 pip3 install numpy 安装 NumPy。
安装Pillow
Pillow是PIL(Python Imaging Library,Python图像库)的一个分支,提供了对于开发者许多比较友好和直观的功能。
输入 pip3 install pillow 安装 Pillow。
安装docopt
docopt是Python的命令行参数解析器,其基于多年来用于描述程序界面的帮助信息而设计的,因此可以给开发者清晰的输出体验。
输入 pip3 install docopt 安装 docopt 。
安装TensorFlow
TensorFlow是现今非常流行的使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点代表数学运算, 而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组(张量)。这种灵活的架构可让你使用一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或者移动设备中的一个或多个CPU或 GPU。TensorFlow 最初是由Google 机器智能研究部门的 Google Brain 团队中的研究人员和工程师开发的,用于进行机器学习和深度神经网络研究, 但它是一个非常基础的系统,因此也可以应用于众多其他领域。
输入 pip3 install tensorflow 安装 TensorFlow。
Python库快捷安装
一步步通过pip3安装这些库可能有些麻烦,如果你已经安装了Python 3,并且克隆了Github上完整的ml-agents项目。
打开Terminal,通过CD命令直接指向到项目的python目录地址,如cd /Users/XXX/UnityMachineLearningAgents/python 键入回车键,定向地址。
输入“pip3 install .”,安装以上所有的Python库和工具(切记不能忘记install后面的英语句号)。
小结
如果你按照以上2种方法顺利操作的话Mac环境下Unity Machine Learning Agents所需功能基本安装完毕。你就可以开始用TensorFlow和机器学习配置你的Unity项目了。
后续我们会为大家分享Mac下如何配置Unity机器学习代理工具环境以及以官方的示例项目3D Ball来告诉大家如何设置Unity中的环境。后续会继续学习如何编写自己的代理,创建AI机器人。对Unity机器学习代理工具感兴趣的开发者们,请关注Unity官方中文论坛(unitychina.cn)!
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