자 이번에는 유니티 머신러닝 셋팅이 완료되었으니 바로 예제로 들어가보겠습니다!
가상환경 셋팅이 되지않으셨다면
유니티 머신러닝 1(Unity ML-Agents)
자세한 설명은 유니티 머신러닝 깃 허브에 잘 나와있습니다! https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/develop/docs/Installation.md 유니티 머신러닝 깃허브 기준 설명서 -> docs -> Installation.md 로 들어가시
dev-jen.tistory.com
이 글을 보고 셋팅하고 와주세요!
에셋 파일에
ML-Agents -> Examples -> Scene 의 3DBall을 들어가서 실행해보시면 자동적으로 학습이 되어있는걸 확인하실수 있습니다.
Model에 학습이 되어있는 모델이 적용되어있습니다
저희는 직접 이 친구들을 가지고 학습을 시킬거기때문에
config 파일을 들어가셔서
ppo 알고리즘으로 제작되어있는 yaml 파일을 찾을겁니다
3DBall 파일을 복붙해서 저는 Test 파일이라고 이름을 지었습니다
2번째줄에 원래는 3DBall이라고 적혀있는데 저는 3DBall_Test라고 수정해줬고
23번째줄이 원래는 50만번으로 설정되어있지만 저는 36000번만 학습하도록 해보겠습니다!
파일을 저장해주시고
3DBall 프리팹으로 들어가셔서 Agent를 클릭합니다. 그리고
Behavior Name을 아까 yaml 파일에서 수정한 3DBall_Test로 설정해주고 Model을 None으로 설정해줍니다!
자 이제 학습할준비가 끝났습니다.
아까 준비해둔 가상환경에서
mlagents-learn config/ppo/3DBall_Test.yaml --run-id=3DBall_Test1
이라고 명령어를 쳐줍니다
ppo 파일에 있는 3DBall_Test.yaml 파일을 이용해서 3DBall_Test1 이라는 파일을 만들어서 학습 결과를 result 파일에 저장해줄겁니다! 물론 3만6천번이 끝나야 저장을해줍니다! 50만번도 50만번이 다 돌아야 완전한 저장이 되더라구요!
다 실행되지않는다면 파일만 생성되고 더미 파일들만 생성되는거같습니다.
이런식으로 가상환경에 나온다면 성공입니다!
바로 실행을 누르시면
친구들이 빠르게 빠르게 학습을 진행합니다.
보통 1만2천번씩 하면서 중간에 한번씩 멈추더라구요.
자 이런식으로 3만6천번의 학습이 끝났고 results 파일을 확인해봅니다!
이 파일 자체를 유니티로 다시 옮겨줍니다!
그러면 3만 6천번을 학습한 Model이 이렇게 나오는데 아까 Model 적용하는법 알려드렸죠?
거기에 적용시키시면 됩니다!
기존에있었던건 아마 50만번을 학습시켜서 저희가 테스트로 제작한건 3만6천번이라 50만번보다는 공을 많이 떨어뜨리게 됩니다!
유니티 머신러닝 예제는 여기까지입니다 감사합니다!
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