本文介绍了如何在Unity中使用ML-Agent插件进行机器学习的初步尝试，特别是针对3D平衡球的案例。首先，需要安装ML-Agent和TensorFlowSharp插件。在Unity环境中设置好相关参数后，导出项目并使用Python进行模型训练。通过jupyter notebook运行PPO算法进行训练，训练完成后将模型导入回Unity。最后调整Unity的设置，将训练好的模型应用到Ball3DBrain中。
需要的插件：ML-agent：https://store.unity.com/download?ref=update
或者csdn下载地址：http://download.youkuaiyun.com/download/ilypl/10030403
tensorflowsharp插件:https://s3.amazonaws.com/unity-agents/TFSharpPlugin.unitypackage
过程大概是这样：unity->二进制文件->python训练得出模型->unity
首先unity导入ML Agents，ML Agents压缩包中的Unity Environment就是项目文件项目，里面三个栗子，其中一个就是3Dball，文件位置Assets/ML-Agents/Examples/3DBall。
unity环境设置：Edit -> Project Settings -> Player
设置：
Resolution and Presentation -> Run in Background；
Resolution and P
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