5. ML Agents 기본 예제 - 실행 준비

UnitySDK 프로젝트 생성

유니티를 실행시키면 프로젝트 화면이 나온다. 상단에 Open 메뉴를 선택해서 ML 에이전트 파일을 다운로드 받아서 저장한 폴더를 선택한다. ML 에이전트 폴더(C:\ml-agents-master) 아래에 있는 UnitySDK 폴더를 선택하면 유니티에서 제공하는 ML 에이전트 예제 및 관련 파일을 모두 포함한 프로젝트를 생성할 수 있다.

UnitySDK 프로젝트 확인

프로젝트가 정상적으로 생성됐으면 프로젝트 뷰에서 그림과 같은 내용을 확인할 수 있다.

ML 에이전트 환경 설정

유니티에서 ML 에이전트를 사용할 수 있도록 환경 설정을 해보자. Edit 메뉴에서 Project Settings를 선택하고 Player 메뉴를 누르면 인스펙터 뷰에서 환경설정을 할 수 있다. 아래쪽으로 내려오면 Other Settings 항목이 나오는데 Scripting Runtime Version이 .Net 4.x Equivalent 또는 .NET 4.6 Equivalent인 것을 확인하다. 아래 부분에 있는 Scripting Define Symbols 항목에 ENABLE_TENSORFLOW라고 써 준다.

TensorFlowSharp 플러그인 설치

TensorFlowSharp는 텐서플로우나 케라스로 만들 모델을 유니트에서 사용할 수 있도록 지원하는 플러그인이다. 먼저 https://s3.amazonaws.com/unity-ml-agents/0.5/TFSharpPlugin.unitypackage 사이트에서 파일을 다운로드 받는다. UnitySDK 프로젝트를 열어 논 상태에서 다운로드 받은 파일을 클릭하면 유니티 패키지를 임포트할지 여부를 확인하는 창이 나온다. 맨 아래에 있는 Import 버튼을 눌러주면 자동으로 임포트 과정이 진행된다.

유니티에서 ML 에이전트를 사용할 수 있도록 환경 설정을 해보자. Edit 메뉴에서 Project Settings를 선택하고 Player 메뉴를 누르면 인스펙터 뷰에서 환경설정을 할 수 있다. 아래쪽으로 내려오면 Other Settings 항목이 나오는데 Scripting Runtime Version이 .Net 4.x Equivalent 또는 .NET 4.6 Equivalent인 것을 확인하다. 아래 부분에 있는 Scripting Define Symbols 항목에 ENABLE_TENSORFLOW라고 써 준다.

프로젝트 뷰에 있는 Assets > Plugins 폴더에 Android, Computer, iOS 세 개의 폴더가 추가된 것을 확인할 수 있다.