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Hola Rumube!
Ya lo has solucionado? Yo estoy fuera y no tengo acceso a Unity, por lo que poco puedo mirar.
Es posible que no tengas el DecisionRequester activado?
Hola organa,
Puede ser el mismo 🙂 el problema es muy similar.
En el curso avanzado sí que se introduce más complejidad y se toca el .yaml.
Pero ahora aparece el mensaje correcto:
“Listening on port 5004”
Soy incapaz de saber porque no se están comunicando, he vuelto a abrir uno de mis proyecto a ver si me funcionaba y a mi me va todo correcto:
Esta es la pantalla de ejecutarlo. Tenemos versiones diferentes por que yo monté el entorno ya hace bastante.
Aquí el contenido del fichero .yaml
cuidado, no lo tomes como ejemnplo, que es un fichero en el que estaba modificando los parametros, pero vaya, que funcionar funciona.
solo se me ocurren dos cosas:
a) el espacio en el directorio….. Lo de “Kriko YT”…. prueba en lanzarlo desde un directorio sin espacio, que son unos minutos, a ver que pasa.
Sino podrias probar en window->package manager, y ver qué versión de ml-agents tienes, yo por ahora estoy con la 1.0.8, cuando empiece un proyecto nuevo seguramente actualizare todo el entorno, pero prueba a ver si actualizando, o bajando a la 1.0.8 se conecta.
No se si puede ser esto, pero por el mensaje que te sale al final parece que estás usando siempre el mismo run-id, en la imagen veo que le llamas Curso.
Te indica que ya existe datos de este id, por lo que tendrias que llamarlo Curso01, o de otro nombre, o en caso de que quieras reescribirlo usar –force al final del comando, que lo que hara sera eliminar los datos previos de Curso.
Si haces un dir del directorio deberías encontrar el subdirectorio Curso, que contiene información generada en el comando anterior.
Ojala sea esto!!!!!
vale….
y en el behavior parameters, donde Behaviour Name tienes puesto IA? qué es lo que tendrias que tener según el fichero trainer_yaml que has puesto.
cuando arrancas con el comando mlagents-learn, supongo que ves correctamente el logo de unity, con la frase final de listening on port 5004. y lo dejas corriendo en un terminal, es decir que no cierras la ventana desde donde lo has ejecuta no?
Es posible que tú máquina no sea muy rápida? Si fuera así quizas le salta a UNITY el timeout antes de conectar.
Perdona por tantas preguntas pero es que me cuesta saber que puede estar pasando 🙂
ui.
Pues pueden ser muchas cosas, pero apuesto a que hay algo mal configurado. Por lo que me has dicho del fichero .yaml, creo que no lo has configurado. Estás seguro que no te has saltado algún paso del video:
Por ejemplo, en el fichero .yaml justo debajo de behaviours debes indicar el mismo nombre que has puesto en Behaviour Name en Behaviour parameters, en la configuración del agente en Unity.
También es posible que no hayas puesto el componente decision requester?
ZaneDev,
El principal problema es que no te encuentra el fichero .yaml. ¿Has probado de indicarlo sin el ./?
Si estas ejecutando el comando desde el mismo directorio donde esta el fichero trainer_config.yaml no tienes que indicarle el path.
Como el problema es del path, quizas si que sea problema del espacio en blanco que hay en la ruta.
Parece que hay gente que tiene problemas con espacios y caracteres especiales al usar anaconda:
Lo del disco d: no creo que sea ningún problema, pero el espacio en el directorio no es buena idea. Tampoco te puedo asegurar que sea la causa del error.
Mira, justo estaba mirando información de Machine Learning y me encuentro con este mensaje:
IMPORTANT: The latest version of Anaconda features Python 3.8 which is not yet supported by Tensorflow and Keras. Tensorflow community is currently working on this. Let’s use the previous version of anaconda from this link until a compatible version is released
No es nuestro caso, por que no se usa TensorFlow ni Keras, pero montar un entorno de aprendizaje es complicado.
Eso si , una vez montado te sirve tanto para Unity, como para cualquier otro proyecto que quieras hacer de Ia 🙂
So I strongly recommend downloading the Python 3.7 Anaconda for this course https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe
Pues si que puede ser, se recomienda 3.6 o 3.7, yo he probado con la 3.8, pero nunca con la 3.9.
Hay que ir con pies de plomo, a mi me pasa continuamente, siempre tendia a instalar la última versión disponible de todo, hasta que he empezado con IA y librerias, y me ciño totalmente a las recomendadas.
Siempre que quieras realizar el entreno de un agente tendrás q arrancar el entorno de conda y ejecutar el comando desde la línea de comandosm.
Pero una vez entrenado el agente, no hace falta.
Cuando te funciona una vez, funciona todas, ya que no hay que instalar nada más, tan solo arrancar el proceso de aprendizaje.
ufffff,
Por los primeros dos errores te diría que lo mejor sería seguir las instrucciones de la página:
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/main/docs/Installation.md
Pero, en el último error lo que veo es que no encuentra el path del fichero ./trainer_config.yaml
Si estás ejecutando desde el directorio donde está el fichero prueba sin el ./
a ver si va a ser algo tan sencillo como esto.
Aunque creo que hay algo más que no está bien, alguna versión no debe ser la correcta. No instales la versión más moderna de las librerías, sino la que recomiendan en la hoja de github. Por otro lado si estas en windows, te indican que bajes la versión de 64 bits de python, no la x86 pelada… no se si podria ser esto.
Mucha suerte! Te aseguro que muchos hemos perdido horas instalando el entorno, pero cuando funciona vale la pena! Aparte no es culpa de ml-agents, cualquier instalación de software libre suele ser un infierno de versiones de librerías y compatibilidades.
Hola,
Justo lo puedes ver al principio de este vídeo:
https://www.youtube.com/watch?v=jurSMAqJm6Y&t
En un principio lo más cómodo es que te crees un directorio para tu proyecto, que contiene el .yaml, y desde ese directorio lances con el comando: mlagents-learn ./trainer_config.yaml –run-id curso01
Al lanzar el comando desde el mismo directorio ya lo encuentra, sino le puedes poner la ruta completa al fuichero.yaml, pero continuo recomendando que mejor te crees un directorio para los .yaml del proyecto, y que cada proyecto tenga su propio directorio.