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Unity机器学习环境搭建 - Mac 篇
Published 7 months ago
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macOS 配置Unity机器学习代理工具所需的系统环境
自从Unity推出机器学习代理工具,但鉴于网友们评价“配置环境都是天坑”,今天继续为大家分享的是如何在Mac下配置Unity机器学习代理工具。

特别说明:

  • macOS版本要求:OS X El Capitan(10.11)及以上。
  • 建议下文中所使用的软件版本都使用最新的版本。

安装Homebrew

对于许多使用macOS作为操作系统的开发者来说,一般习惯于使用命令行安装所需应用,当然这样也能显得很geek。而Homebrew也是很常用的软件包管理工具,能在Mac中方便的安装软件或者卸载软件。
打开Terminal应用,输入以下命令下载安装最新的Homebrew。
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
安装完Homebrew后,建议重启Terminal。

通过Homebrew 安装 Python 3

Python是机器学习常用的语言,TensorFlow就使用它作为主要开发语言。作为解释语言,它不需要进行编译,对于机器学习所需要的大量原型化和迭代处理有相当高的效率。而且Python开发生态成熟,有许多库可供使用。通过pip(Python Package Index)工具,你可以安装各种基于Python的库。
输入 brew install python3 安装 Python3。在安装完Python3之后,建议重启Terminal。

安装项目所需Python库和工具

安装Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,可以让你创建和共享包含实时代码,方程式,可视化和说明文本的文档。 用途包括:数据清理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。
输入 pip3 install jupyter 安装Jupyter Notebook。

安装NumPy


NumPy是Python语言的开源数学扩展库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。最近NumPy宣布不再支持Python 2,因此建议使用Python 3作为主要工具。
输入 pip3 install numpy 安装 NumPy。

安装Pillow

Pillow是PIL(Python Imaging Library,Python图像库)的一个分支,提供了对于开发者许多比较友好和直观的功能。
输入 pip3 install pillow 安装 Pillow。

安装docopt

docopt是Python的命令行参数解析器,其基于多年来用于描述程序界面的帮助信息而设计的,因此可以给开发者清晰的输出体验。
输入 pip3 install docopt 安装 docopt 。

安装TensorFlow

TensorFlow是现今非常流行的使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点代表数学运算, 而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组(张量)。这种灵活的架构可让你使用一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或者移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的 Google Brain 团队中的研究人员和工程师开发的,用于进行机器学习和深度神经网络研究, 但它是一个非常基础的系统,因此也可以应用于众多其他领域。
输入 pip3 install tensorflow 安装 TensorFlow。

Python库快捷安装

一步步通过pip3安装这些库可能有些麻烦,如果你已经安装了Python3,并且克隆了Github上完整的ml-agents项目。
打开Terminal,通过CD命令直接指向到项目的python目录地址,如cd /Users/XXX/UnityMachineLearningAgents/python 键入回车键,定向地址。
输入“pip3 install .”,安装以上所有的Python库和工具(切记不能忘记install后面的英语句号)。

小结

如果你按照以上2种方法顺利操作的话Mac环境下Unity Machine Learning Agents所需功能基本安装完毕。你就可以开始用TensorFlow和机器学习配置你的Unity项目了。

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Jerry Bao 鲍健运
Product Evangelist - Programmer
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Comments
Peter
21 days ago
Team member - Programmer
环境配置很详细 十分感谢
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