Fhermin/ppo-SnowballTarget
作者 Fhermin | 下载 1 | 点赞 0 | 更新 2024-02-27
这个仓库里有什么
- 5 个 ONNX 模型(.onnx 文件)
- 18 个文件,其中 .onnx 5 个、.pt 5 个、.json 3 个、.md 1 个、.0 1 个、.yaml 1 个
- 最近更新:2024-02-27
ONNX 文件清单
| 文件 | 大小 | 下载 |
|---|---|---|
| SnowballTarget.onnx | — | 下载 |
| SnowballTarget/SnowballTarget-119952.onnx | — | 下载 |
| SnowballTarget/SnowballTarget-179992.onnx | — | 下载 |
| SnowballTarget/SnowballTarget-200112.onnx | — | 下载 |
| SnowballTarget/SnowballTarget-59976.onnx | — | 下载 |
怎么用
这些 ONNX 文件可以直接用 ONNX Runtime 加载运行;想先看网络结构,可以把文件上传到 Netron 在线查看器 查看。下载链接指向 Hugging Face 原始文件。
说明文档
ppo 智能体玩 SnowballTarget
这是一个使用 Unity ML-Agents Library 训练的 ppo 智能体,用于玩 SnowballTarget。
使用方法(配合 ML-Agents)
文档地址:https://unity-technologies.github.io/ml-agents/ML-Agents-Toolkit-Documentation/
我们编写了一个完整的教程,教你如何使用 ML-Agents 训练你的第一个智能体,并将其发布到 Hub:
- 一个简短教程,教你让小狗 Huggy 🐶 去捡棍子,然后直接在浏览器中与它互动:https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unitbonus1/introduction
- 一个更长的教程,帮助你深入理解 ML-Agents 的工作原理:https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit5/introduction
继续训练
mlagents-learn <your_configuration_file_path.yaml> --run-id=<run_id> --resume
观看你的智能体游玩
你可以直接在浏览器中观看你的智能体游玩
- 如果该环境是 ML-Agents 官方环境的一部分,请访问 https://huggingface.co/unity
- 第一步:找到你的 model_id:Fhermin/ppo-SnowballTarget
- 第二步:选择你的 .nn /.onnx 文件
- 点击 Watch the agent play 👀
模型信息
reinforcement-learning
ml-agents
ml-agents
tensorboard
onnx
SnowballTarget
deep-reinforcement-learning
reinforcement-learning
ML-Agents-SnowballTarget
region:us
↓ 1
♥ 0
创建时间: 2024-02-27
更新时间: 2024-02-27
在 Hugging Face 上查看文件 (18)
.gitattributes
README.md
SnowballTarget.onnx
ONNX
SnowballTarget/SnowballTarget-119952.onnx
ONNX
SnowballTarget/SnowballTarget-119952.pt
SnowballTarget/SnowballTarget-179992.onnx
ONNX
SnowballTarget/SnowballTarget-179992.pt
SnowballTarget/SnowballTarget-200112.onnx
ONNX
SnowballTarget/SnowballTarget-200112.pt
SnowballTarget/SnowballTarget-59976.onnx
ONNX
SnowballTarget/SnowballTarget-59976.pt
SnowballTarget/checkpoint.pt
SnowballTarget/events.out.tfevents.1709006752.de37f31efac8.1781.0
config.json
configuration.yaml
run_logs/Player-0.log
run_logs/timers.json
run_logs/training_status.json