質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.47%
Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Unity

Unityは、Unity Technologiesが開発・販売している、IDEを内蔵するゲームエンジンです。主にC#を用いたプログラミングでコンテンツの開発が可能です。

Q&A

0回答

2712閲覧

AnacondaでKeyboardInterruptというエラーが出てしまいます。

doricyan999

総合スコア15

Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Unity

Unityは、Unity Technologiesが開発・販売している、IDEを内蔵するゲームエンジンです。主にC#を用いたプログラミングでコンテンツの開発が可能です。

0グッド

1クリップ

投稿2019/09/10 04:23

https://section31.jp/gamedevelopment/unity/ml-agents081001/
https://www.fast-system.jp/unity-ml-agents-version-0-8-0-howto/
上記の二つのサイトを参考にまずml-agents0.9.0でやりKeyErrorと出たので
バージョンを0.8.1に落としてやってみたところKeyboardInterruptというエラーが出てしまいます。

Unityのバージョン2018.4.7f1
pip list

Package Version ------------------ --------- absl-py 0.8.0 astor 0.8.0 atomicwrites 1.3.0 attrs 19.1.0 backcall 0.1.0 bleach 1.5.0 certifi 2019.6.16 cloudpickle 0.8.1 colorama 0.4.1 cycler 0.10.0 decorator 4.4.0 defusedxml 0.6.0 docopt 0.6.2 entrypoints 0.3 gast 0.2.2 grpcio 1.11.1 html5lib 0.9999999 importlib-metadata 0.19 ipykernel 5.1.2 ipython 7.7.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.5.1 jedi 0.15.1 Jinja2 2.10.1 jsonschema 3.0.2 jupyter 1.0.0 jupyter-client 5.3.1 jupyter-console 6.0.0 jupyter-core 4.5.0 kiwisolver 1.1.0 Markdown 3.1.1 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.1.1 mistune 0.8.4 mlagents 0.8.1 mlagents-envs 0.8.1 more-itertools 7.2.0 nbconvert 5.6.0 nbformat 4.4.0 notebook 6.0.1 numpy 1.14.5 pandocfilters 1.4.2 parso 0.5.1 pickleshare 0.7.5 Pillow 5.4.1 pip 19.2.2 pluggy 0.12.0 prometheus-client 0.7.1 prompt-toolkit 2.0.9 protobuf 3.6.1 py 1.8.0 Pygments 2.4.2 pyparsing 2.4.2 pypiwin32 223 pyrsistent 0.15.4 pytest 3.10.1 python-dateutil 2.8.0 pywin32 224 pywinpty 0.5.5 PyYAML 5.1.2 pyzmq 18.1.0 qtconsole 4.5.4 Send2Trash 1.5.0 setuptools 41.0.1 six 1.12.0 tensorboard 1.7.0 tensorflow 1.7.1 termcolor 1.1.0 terminado 0.8.2 testpath 0.4.2 tornado 6.0.3 traitlets 4.3.2 wcwidth 0.1.7 Werkzeug 0.15.5 wheel 0.33.4 widgetsnbextension 3.5.1 wincertstore 0.2 zipp 0.6.0

Unityコンソール

UnityAgentsException: The Communicator was unable to connect. Please make sure the External process is ready to accept communication with Unity. MLAgents.Batcher.SendAcademyParameters (MLAgents.CommunicatorObjects.UnityRLInitializationOutput academyParameters) (at Assets/ML-Agents/Scripts/Batcher.cs:91) MLAgents.Academy.InitializeEnvironment () (at Assets/ML-Agents/Scripts/Academy.cs:345) MLAgents.Academy.Awake () (at Assets/ML-Agents/Scripts/Academy.cs:250)

Anaconda Prompt

▄▄▄▓▓▓▓ ╓▓▓▓▓▓▓█▓▓▓▓▓ ,▄▄▄m▀▀▀' ,▓▓▓▀▓▓▄ ▓▓▓ ▓▓▌ ▄▓▓▓▀' ▄▓▓▀ ▓▓▓ ▄▄ ▄▄ ,▄▄ ▄▄▄▄ ,▄▄ ▄▓▓▌▄ ▄▄▄ ,▄▄ ▄▓▓▓▀ ▄▓▓▀ ▐▓▓▌ ▓▓▌ ▐▓▓ ▐▓▓▓▀▀▀▓▓▌ ▓▓▓ ▀▓▓▌▀ ^▓▓▌ ╒▓▓▌ ▄▓▓▓▓▓▄▄▄▄▄▄▄▄▓▓▓ ▓▀ ▓▓▌ ▐▓▓ ▐▓▓ ▓▓▓ ▓▓▓ ▓▓▌ ▐▓▓▄ ▓▓▌ ▀▓▓▓▓▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▓▓▄ ▓▓ ▓▓▌ ▐▓▓ ▐▓▓ ▓▓▓ ▓▓▓ ▓▓▌ ▐▓▓▐▓▓ ^█▓▓▓ ▀▓▓▄ ▐▓▓▌ ▓▓▓▓▄▓▓▓▓ ▐▓▓ ▓▓▓ ▓▓▓ ▓▓▓▄ ▓▓▓▓` '▀▓▓▓▄ ^▓▓▓ ▓▓▓ └▀▀▀▀ ▀▀ ^▀▀ `▀▀ `▀▀ '▀▀ ▐▓▓▌ ▀▀▀▀▓▄▄▄ ▓▓▓▓▓▓, ▓▓▓▓▀ `▀█▓▓▓▓▓▓▓▓▓▌ ¬`▀▀▀█▓ INFO:mlagents.trainers:{'--base-port': '5005', '--curriculum': 'None', '--debug': False, '--docker-target-name': 'None', '--env': 'None', '--help': False, '--keep-checkpoints': '5', '--lesson': '0', '--load': False, '--no-graphics': False, '--num-envs': '1', '--num-runs': '1', '--run-id': 'firstRun', '--save-freq': '50000', '--seed': '-1', '--slow': False, '--train': True, '<trainer-config-path>': 'config/trainer_config.yaml'} c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\trainers\learn.py:141: YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated, as the default Loader is unsafe. Please read https://msg.pyyaml.org/load for full details. trainer_config = yaml.load(data_file) INFO:mlagents.envs:Start training by pressing the Play button in the Unity Editor. Process Process-1: Traceback (most recent call last): File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\multiprocessing\process.py", line 258, in _bootstrap self.run() File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\multiprocessing\process.py", line 93, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\envs\subprocess_environment.py", line 53, in worker env = env_factory(worker_id) File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\trainers\learn.py", line 192, in create_unity_environment base_port=start_port File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\envs\environment.py", line 87, in __init__ "of ML-Agents.".format(self._version_, self._unity_version)) mlagents.envs.exception.UnityEnvironmentException: The API number is not compatible between Unity and python. Python API : API-8, Unity API : API-9. Please go to https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents to download the latest version of ML-Agents. Traceback (most recent call last): File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\multiprocessing\connection.py", line 312, in _recv_bytes nread, err = ov.GetOverlappedResult(True) BrokenPipeError: [WinError 109] パイプは終了しました。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\envs\subprocess_environment.py", line 38, in recv response: EnvironmentResponse = self.conn.recv() File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\multiprocessing\connection.py", line 250, in recv buf = self._recv_bytes() File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\multiprocessing\connection.py", line 321, in _recv_bytes raise EOFError EOFError During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\doria\Anaconda3\envs\ml-agents\Scripts\mlagents-learn.exe\__main__.py", line 9, in <module> File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\trainers\learn.py", line 262, in main run_training(0, run_seed, options, Queue()) File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\trainers\learn.py", line 88, in run_training keep_checkpoints, lesson, env.external_brains, File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\envs\subprocess_environment.py", line 173, in external_brains return self.envs[0].recv().payload File "c:\users\doria\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\mlagents\envs\subprocess_environment.py", line 41, in recv raise KeyboardInterrupt KeyboardInterrupt

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.47%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問