언어/UNITY

[C# / UNITY] 간단한 VolleyBall 게임 예제 실행 결과

코린영이 2023. 3. 6. 19:42
728x90
반응형

이 전 글에서 이어서 정리해 보겠다.

https://corinyoungee.tistory.com/19

 

[C# & UNITY] 간단한 Volley Ball 게임 예제 도전해보기 3

이 전 글에서 이어서 정리해 보겠다. https://corinyoungee.tistory.com/18 [C# & UNITY] VolleyBall 예제 2 이 전 글에서 이어서 정리해 보겠다. https://corinyoungee.tistory.com/17 [C# & UNITY] Volley Ball 예제 1 1. 게임환경 만

corinyoungee.tistory.com

 

4.결과

[INFO] Volleyball. Step: 50000. Time Elapsed: 91.023 s. Mean Reward: 0.005. Std of Reward: 0.070. Training.
[INFO] Volleyball. Step: 100000. Time Elapsed: 180.827 s. Mean Reward: 0.004. Std of Reward: 0.064. Training.
[INFO] Volleyball. Step: 150000. Time Elapsed: 273.817 s. Mean Reward: 0.002. Std of Reward: 0.047. Training.
[INFO] Volleyball. Step: 200000. Time Elapsed: 359.491 s. Mean Reward: 0.005. Std of Reward: 0.068. Training.
[INFO] Volleyball. Step: 250000. Time Elapsed: 511.263 s. Mean Reward: 0.004. Std of Reward: 0.061. Training.

ctrl + c를 누르면 멈춘다.

오래 하다보면 mean reward 값이 점점 커진다. 항상 커지는 것은 아니지만 결과적으로는 커지게 된다.

 

1.Create a folder where the virtual environments will reside md python-envs
2.To create a new environment named sample-env execute python -m venv python-envs\sample-env
3.To activate the environment execute python-envs\sample-env\Scripts\activate
4.Upgrade to the latest pip version using pip install --upgrade pip
5.To deactivate the environment execute deactivate (you can reactivate the environment using the same activate command listed above)

 

윈도우 터미널 명령어

help : 도움말
cd [디렉토리] : [디렉토리]로 이동, change directory. chdir로도 사용
dir : 현재 위치 파일/폴더 리스트 보기
md [디렉토리], mkdir [디렉토리] : make directory 폴더 생성
rename [파일명] [새로운 이름] : 이름 바꾸기, ren으로도 사용
copy [파일] [복사할디렉토리] : 파일 복사하기
move [파일] [이동할디렉토리] : 파일 이동하기
rd [디렉토리], rmdir [디렉토리] : remove directory 폴더 지우기 *비어있는 경우만 가능
del [파일] : 파일 삭제
cls : clear screen 커멘드 창 초기화
date : 오늘 날짜 보여주고, 수정 가능
comp : compare 파일들 비교
set : 환경변수 보기
exit : 종료

 

 

게임 실행

이런식으로 작동한다.

 

잘 한건지는 모르겠다ㅜㅜㅋㅋ 

뛰는 동작 등을 안만들어서 랠리가 안이어지는 것 같다.

 

 

 

참고 사이트

GitHub - CoderOneHQ/ultimate-volleyball-starter: Tutorial kit for building a 3D deep reinforcement learning environment with Unity ML-Agents.

 

GitHub - CoderOneHQ/ultimate-volleyball-starter: Tutorial kit for building a 3D deep reinforcement learning environment with Uni

Tutorial kit for building a 3D deep reinforcement learning environment with Unity ML-Agents. - GitHub - CoderOneHQ/ultimate-volleyball-starter: Tutorial kit for building a 3D deep reinforcement lea...

github.com

 

728x90
반응형