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说明文档

PPO 智能体游玩 Huggy

这是一个经过训练的 PPO 智能体，使用 Unity ML-Agents 库 来游玩 Huggy。

用法（配合 ML-Agents）

文档地址：https://unity-technologies.github.io/ml-agents/ML-Agents-Toolkit-Documentation/

我们编写了完整的教程，教你如何使用 ML-Agents 训练第一个智能体并发布到 Hub：

  • 一个简短教程，教你让 Huggy 小狗 🐶 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 <你的配置文件路径.yaml> --run-id=<运行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

  1. 如果该环境属于 ML-Agents 官方环境，请访问 https://huggingface.co/unity
  2. 第一步：找到你的模型 ID：realendcutter/ppo-Huggy
  3. 第二步：选择你的 .nn /.onnx 文件
  4. 点击"观看智能体游玩"👀

realendcutter/ppo-Huggy

作者 realendcutter

reinforcement-learning ml-agents
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创建时间: 2025-04-06 08:47:55+00:00

更新时间: 2025-04-06 08:48:02+00:00

在 Hugging Face 上查看

文件 (16)

.gitattributes
Huggy/Huggy-199899.onnx ONNX
Huggy/Huggy-199899.pt
Huggy/Huggy-399836.onnx ONNX
Huggy/Huggy-399836.pt
Huggy/Huggy-599942.onnx ONNX
Huggy/Huggy-599942.pt
Huggy/Huggy-723448.pt
Huggy/checkpoint.pt
Huggy/events.out.tfevents.1743928310.0a5b1092d600.3523.0
README.md
config.json
configuration.yaml
run_logs/Player-0.log
run_logs/timers.json
run_logs/training_status.json