MachineLearningRoguelike 项目常见问题解决方案

MachineLearningRoguelike 项目常见问题解决方案

MachineLearningRoguelike A small Roguelike game that uses Machine Learning to power its entities. Originally used in talks by Ciro & Alessia. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MachineLearningRoguelike

项目基础介绍

MachineLearningRoguelike 是一个由 Unity Technologies 开发的开源项目，旨在展示如何在 Roguelike 游戏中使用机器学习技术来驱动游戏实体。该项目不仅包括玩家角色，还包括敌对实体，这些实体都是由机器学习代理（ML Agents）控制的。项目中还包含一个专门用于训练的场景，展示了如何在不同于游戏运行环境的环境中训练这些代理。

该项目主要使用 Unity 引擎进行开发，编程语言主要是 C#，同时也涉及到 Python 用于机器学习模型的训练。

新手使用项目时需要注意的3个问题及解决步骤

问题1：如何设置 Tensorflow Sharp 插件？

解决步骤：

1. 下载 Tensorflow Sharp 插件：首先，你需要从 Tensorflow 官方或其他可靠来源下载 Tensorflow Sharp 插件。
2. 导入插件：将下载的 Tensorflow Sharp 插件文件夹复制到项目的 Assets 文件夹中。
3. 配置插件：在 Unity 编辑器中，打开 Edit -> Project Settings -> Player，确保插件已正确配置并加载。

问题2：如何安装和配置 Python API？

解决步骤：

1. 安装 Python：确保你的系统中已安装 Python 3.x 版本。你可以从 Python 官方网站 下载并安装。
2. 安装 ML-Agents 包：使用 pip 命令安装 ML-Agents 包。打开命令行工具，输入以下命令：

   pip install mlagents
   

3. 配置项目：将 ML-Agents 的 Python 文件夹添加到项目中（位于 Assets 文件夹之外），并按照 ML-Agents 的官方文档进行进一步配置。

问题3：如何解决训练过程中出现的“No module named 'mlagents'”错误？

解决步骤：

1. 检查 Python 环境：确保你使用的 Python 环境是正确的，并且已安装 ML-Agents 包。
2. 激活虚拟环境（如果使用）：如果你在虚拟环境中工作，确保已激活该虚拟环境。
3. 重新安装 ML-Agents：如果问题仍然存在，尝试重新安装 ML-Agents 包：

   pip uninstall mlagents
   pip install mlagents
   

4. 检查路径：确保 Python 解释器的路径正确，并且可以访问到 ML-Agents 包。

通过以上步骤，新手用户可以更好地理解和使用 MachineLearningRoguelike 项目，解决常见的技术问题。

MachineLearningRoguelike A small Roguelike game that uses Machine Learning to power its entities. Originally used in talks by Ciro & Alessia. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MachineLearningRoguelike