文件名称：网格世界
文件大小：58KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 12:20:06
Python
网格世界 我认为强化学习的“你好世界”。 那么为什么要这样做呢？ 我希望能够为机器学习代理提供更高级的环境，而Unity为此提供了极大的灵活性。 这更多是一个示例，说明如何从头开始创建Unity环境并直接使用Python与它交互。 这使用了一个自定义的双重DQN：一个用于本地，一个用于目标网络。 该代理基于屏幕上的原始像素学习。 安装 这分为两个部分。 一个专门安装PyTorch，而另一个专门安装其余依赖项。 您可以通过Unity或使用预构建的二进制文件来运行它。 如果您想要预建的游戏，则可以从抓取文件夹。 如果在Windows上运行，请确保获得Build在Mac上运行，请确保获得Build.app 。 如果您在Mac上运行并且遇到问题，请尝试使该文件不是可执行文件： cd Build.app/Contents/MacOS & chmod +x GridWorld 。 确保播放Grid
【文件预览】：
GridWorld-master
----ProjectSettings()
--------ProjectVersion.txt(83B)
--------InputManager.asset(6KB)
--------TagManager.asset(404B)
--------XRSettings.asset(158B)
--------EditorSettings.asset(1KB)
--------GraphicsSettings.asset(2KB)
--------PresetManager.asset(146B)
--------VFXManager.asset(308B)
--------BurstAotSettings_StandaloneWindows.json(373B)
--------DynamicsManager.asset(1KB)
--------ClusterInputManager.asset(114B)
--------ProjectSettings.asset(18KB)
--------NavMeshAreas.asset(1KB)
--------UnityConnectSettings.asset(853B)
--------Physics2DSettings.asset(2KB)
--------BurstAotSettings_StandaloneOSX.json(349B)
--------AudioManager.asset(416B)
--------TimeManager.asset(202B)
--------QualitySettings.asset(6KB)
--------EditorBuildSettings.asset(160B)
----dqn.py(7KB)
----Assets()
--------ML-Agents()
--------Scenes.meta(172B)
--------Materials()
--------ML-Agents.meta(172B)
--------Scripts.meta(172B)
--------Scenes()
--------Prefabs.meta(172B)
--------Scripts()
--------Prefabs()
--------Materials.meta(172B)
----grid_world.py(5KB)
----requirements.txt(23B)
----.gitignore(1KB)
----config.py(8KB)
----run_agent.py(8KB)
----default_settings.config(0B)
----README.md(9KB)
----Packages()
--------manifest.json(2KB)
--------packages-lock.json(9KB)