このリポジトリはサンプルコードのみです (後日更新予定)

Unity ML-Agents サンプルプロジェクト

このリポジトリは「Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents 実践ゲームプログラミング v2.2対応版」のサンプルコードを含んでいます。

動作環境

必須環境

• Unity Hub
• Unity Editor（ML-Agents 2.2に対応したバージョン）
• Python 3.7以上
• Git

推奨環境

• OS: Windows 10/11, macOS 10.15以上
• RAM: 8GB以上
• GPU: NVIDIA GPU（CUDA対応）

セットアップ手順

1. Unity環境のセットアップ

   # Unity Hubのインストール
   # https://unity.com/download からダウンロード

2. ML-Agentsのインストール

   # Unity Package ManagerからML-Agents 2.2をインストール
   # Window > Package Manager > + > Add package from git URL
   # com.unity.ml-agents を入力

3. Python環境のセットアップ

   # ML-Agents Pythonパッケージのインストール
   pip install mlagents==0.28.0

4. プロジェクトのインポート

   • Unity Hubで新規プロジェクトを作成
   • 各章の.unitypackageファイルをインポート
   • Assets > Import Package > Custom Package から選択

プロジェクト構成

• 2/: 第2章のサンプル
  • 2_1/: RollerBallサンプル
  • 2_5/: その他のサンプル
• 4/: 第4章のサンプル
• 6/: 第6章のサンプル
• 7/: 第7章のサンプル

実行方法

1. 学習の実行

   # プロジェクトのルートディレクトリで実行
   mlagents-learn config/rollerball_config.yaml --run-id=rollerball

2. 推論の実行

   • Unity Editorで該当シーンを開く
   • Play ボタンを押して実行

トラブルシューティング

よくある問題

1. ML-Agentsのバージョン不一致

   • Unity側とPython側のML-Agentsバージョンが一致していることを確認
   • 必要に応じてpip install mlagents==0.28.0を実行

2. Python環境の問題

   • 仮想環境の使用を推奨
   • 必要なパッケージがすべてインストールされていることを確認

3. GPUの利用

   • NVIDIA GPUを使用する場合は、CUDAとcuDNNが正しくインストールされていることを確認

注意事項

• このサンプルコードは学習用途に限定されています
• 商用利用は禁止されています
• 一部のサンプルでは追加のアセットが必要な場合があります
• 書籍の該当章を参照することで、より詳細な情報を得ることができます

ライセンス

• 本書のサンプルプログラム（特定のものを除く）の著作権は著者に帰属します
• 一部のサンプルは以下のライセンスで提供されています：
  • Unity Companion License
  • オープンソース
  • MITライセンス

参考リンク

• Unity ML-Agents 公式ドキュメント
• Unity 公式サイト
• Python 公式サイト