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強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

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。

ファイル

ファイルとは、文字列に基づいた名前又はパスからアクセスすることができる、任意の情報のブロック又は情報を格納するためのリソースです。

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

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Unity ml-agentsで推論を実行したいがエラーが出てしまう

coffeemilk

総合スコア4

強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

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。

ファイル

ファイルとは、文字列に基づいた名前又はパスからアクセスすることができる、任意の情報のブロック又は情報を格納するためのリソースです。

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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/12/20 15:22

Unity ml-agents での推論の実行をしたい。

Unityでml-agentsをうごかしたいのですが、以下のようなエラーが出てしまいます。

発生している問題・エラーメッセージ

(ユーザー名は実際は半角英で名前が入ってます) (ml-agents) PS D:\projects\Unity_ml-agents\ml-agents> mlagents-learn ./config/RollerBall.yaml --run-id=firdtRun 2020-12-20 22:53:50.083460: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2020-12-20 22:53:50.086681: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. WARNING:tensorflow:From C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\tensorflow\python\compat\v2_compat.py:96: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs\ml-agents\Scripts\mlagents-learn-script.py", line 33, in <module> sys.exit(load_entry_point('mlagents', 'console_scripts', 'mlagents-learn')()) File "d:\projects\unity_ml-agents\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\learn.py", line 322, in main run_cli(parse_command_line()) File "d:\projects\unity_ml-agents\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\learn.py", line 56, in parse_command_line return RunOptions.from_argparse(args) File "d:\projects\unity_ml-agents\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\settings.py", line 367, in from_argparse return RunOptions.from_dict(configured_dict) File "d:\projects\unity_ml-agents\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\settings.py", line 371, in from_dict return cattr.structure(options_dict, RunOptions) File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\cattr\converters.py", line 201, in structure return self._structure_func.dispatch(cl)(obj, cl) File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\cattr\converters.py", line 323, in structure_attrs_fromdict dispatch(type_)(val, type_) if type_ is not None else val File "d:\projects\unity_ml-agents\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\settings.py", line 220, in dict_to_defaultdict TrainerSettings, cattr.structure(d, Dict[str, TrainerSettings]) File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\cattr\converters.py", line 201, in structure return self._structure_func.dispatch(cl)(obj, cl) File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\cattr\converters.py", line 376, in _structure_dict for k, v in obj.items() File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs\ml-agents\lib\site-packages\cattr\converters.py", line 376, in <dictcomp> for k, v in obj.items() File "d:\projects\unity_ml-agents\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\settings.py", line 251, in structure d_copy[key] = check_and_structure(key, val, t) File "d:\projects\unity_ml-agents\ml-agents\ml-agents\mlagents\trainers\settings.py", line 18, in check_and_structure f"The option {key} was specified in your YAML file for {class_type.__name__}, but is invalid." mlagents.trainers.exception.TrainerConfigError: The option checkpoints_interval was specified in your YAML file for TrainerSettings, but is invalid.

ファイル構成

<anaconda> C:\Users\ユーザー名\anaconda3 <ml-agents> D:\projects\Unity_ml-agents\ml-agents\config\RollerBall.yaml

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

active environment : ml-agents active env location : C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs\ml-agents shell level : 2 user config file : C:\Users\ユーザー名.condarc

populated config files : C:\Users\ユーザー名.condarc
conda version : 4.8.3
conda-build version : 3.18.11
python version : 3.8.3.final.0
virtual packages :
base environment : C:\Users\ユーザー名\anaconda3 (writable)
channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
package cache : C:\Users\ユーザー名\anaconda3\pkgs
C:\Users\ユーザー名.conda\pkgs
C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\conda\conda\pkgs
envs directories : C:\Users\ユーザー名\anaconda3\envs
C:\Users\ユーザー名.conda\envs
C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\conda\conda\envs
platform : win-64
user-agent : conda/4.8.3 requests/2.24.0 CPython/3.8.3 Windows/10 Windows/10.0.18362
administrator : False
netrc file : None
offline mode : False

ML Agents 1.1

Unity 2019.4.4.1f

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回答1

0

間違ってたらすいません。
yamlファイルの設定が間違っているようですね。
RollerBall.yamlの中身を開いて確認してください(開くときはメモ帳とかVisual Studioとかを使うといいですよ)。
checkpoint_intervalと書かないといけないところを、checkpoints_intervalと書いていませんか。

投稿2021/10/16 11:46

sabatyan

総合スコア17

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