Unity 深度学习不同方法比较

最新推荐文章于 2025-02-27 16:46:14 发布

莫陌莫墨

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分类专栏： Unity 文章标签： unity 深度学习 python 游戏引擎

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文章对比了在Unity中进行深度学习的不同方法，包括Pythonforunity（不支持Runtime和打包）、Pythonnet（与Pythonforunity类似）、IronPython（适合小脚本，不适合复杂深度学习）、ML-Agent（官方机器学习解决方案，主要用于特定强化学习，不支持大部分机器学习模型）、Barracuda（支持ONNX模型，适用于图像处理，但不支持所有网络）以及自封装DLL（针对特定网络）。Barracuda是目前最接近通用机器学习集成的解决方案。

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在Unity 进行深度学习的不同的方法比较

Python for unity：

使用简单，官方提供了完整的安装包，可以直接安装
支持Python的第三方库，引用或者在项目路径添加 site-packages 即可
不支持Runtime和成品打包，代码属于一个UnityEditor的扩展
无法更改各种Python包的版本，会出现各种问题

Pythonnet：

它属于Python for unity的外源，Python for unity就是使用了这个库开发的，可以在Unity3D的Github上找到一模一样的fork源码，属于原生的Python for unity了
它的优劣和 Python for unity 类似

IronPython：

IronPython 是Python在.NET平台上的实现，支持Runtime集成
IronPython 其实也需要引入程序集和DLL，需要熟悉IronPython的内部实现
对于初级开发者而言，它比较适合小体量的Python脚本
不太适合深度学习的框架

ML-Agent：

Unity3D官方的机器学习解决方案，安装简单，有大量的教程的文档、
支持和Anaconda协同环境（仅开发环境，不支持Runtime）
脱离了python的机器学习框架，Unity为了使它对非深度学习开发者更易用，做了自己的封装，使用了自己一套逻辑，以前使用的应该是TensorflowSharp做接口，用C#写逻辑。
虽然名字是ML-Agent，但是它并不能支持大部分机器学习的内容，更像是一些特定的强化学习模型，没有很强的定制化区间，而且除了Unity自己，其他开发者很少用这套东西做开发
不适合Python深度学习模型的集成，虽然你可以用Conda环境，但是想要把Conda环境中你训练好的模型直接做集成是不支持的。

Barracuda：

Barracuda 是最贴近大多数机器学习集成的一套东西。使用简单，官方提供了完整的安装包，可以直接安装
支持比较多的模型：全卷积神经网络，全稠密网络，Tiny YOLO等，这里还支持所有的ML-Agent网络（Unity还是要支持自己的工具的）
适用于很多onnx网络
支持Runtime集成，用C#和模型做了输入和输出的接口
缺点就是它支持的网络取决于onnx模型，全卷积神经网络，全稠密网络等，能做的事情比较集中，图像识别，图像风格转换，表情识别等最经典的模型更适用一些，不支持其他新兴网络，比如stable disffusion等扩散模型和其他模型。