PPO 智能体游玩 ML-Agents-SnowballTarget

这是一个使用 Unity ML-Agents 训练的 PPO 智能体游玩 ML-Agents-SnowballTarget 的训练模型。

使用方法

下载模型并运行：

from mlagents_envs.environment import UnityEnvironment
from mlagents_envs.base_env import ActionTuple
import numpy as np

# 加载环境
env = UnityEnvironment(file_name=\"path/to/SnowballTarget\")

# 重置环境
env.reset()
behavior_names = list(env.behavior_specs)
spec = env.behavior_specs[behavior_names[0]]

# 加载你训练的模型
# （你需要根据你的训练框架实现模型加载）

# 运行环境
decision_steps, terminal_steps = env.get_steps(behavior_names[0])

while True:
    # 获取观测
    obs = decision_steps.obs[0]
    
    # 从模型获取动作
    # action = your_model.predict(obs)
    
    # 环境步进
    action_tuple = ActionTuple(discrete=np.array([[action]]))
    env.set_actions(behavior_names[0], action_tuple)
    env.step()
    
    decision_steps, terminal_steps = env.get_steps(behavior_names[0])
    
    if len(terminal_steps) > 0:
        break

env.close()