Unity人工智能学习，需要搭建一个机器学习的环境（Python环境和tensorboard）
使用Anaconda便可快速搭建
以下是汽车自动驾驶绕开障碍物的机器学习演示：
机器学习前：
机器学习训练5万次后： (以下是无人为干预操作)
训练次数越高，训练对象的结果就会越精准
一：Anaconda安装
1.官网下载安装Anaconda：https://www.anaconda.com/
⑴先打开官网，根据图片指示打开
⑵在页面最下面，根据自己需求安装对应版本。（这里安装Windows版本64bit）
建议使用Anaconda3-2020.07以及之前的版本安装，后面会解说为什么。
附上Anaconda历史版本库: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive
2.安装时根据提示，一步一步安装
⑴
⑵
⑶尽量不要装在C盘上
]
⑷两个选项都勾选，第一个是添加环境变量配置，推荐勾选上就不用手动配置；第二个是Python的环境版本
3.安装完，Windows开始菜单里面会有相应的Anaconda文件夹，打开AnacondaNavigator程序图标
二：ML-Agents安装
打开后，点击Environments，接下来进行环境的安装
起个名字，Python版本选3.8，再按Create创建出来
等待一会，即可完成了环境的创建
打开命令行AnacondaPrompt
首先需要激活刚刚创建的环境，目前是base环境
需要将它更改为创建的环境
在命令行中输入activate+“空格”+“环境名字”，回车键
切换成功后，输入pip install mlagents来安装mlagents
（在此推荐使用国内镜像下载，可以加快下载速度，例如清华大学镜像）
只需要在后面加上“ -i ”+“镜像网站”即可
输入pip install mlagents -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装过程比较慢，耐心等待。可能会出现因网络问题而中断操作等问题，多尝试几遍
安装完后，输入conda list
检查一下是否有以下包：（如果没有，请看下一步骤）
如果情况不是这样，遇到报有关“2020”红色错误，是因为当前使用的Anaconda版本是2020.7之后的版本，会有缺失包的现象，在上面安装mlagents时，后面添加上“ --use-feature=2020-resolver”，再安装。
2021及之后的Anaconda版本我没有测试过，可能会存在着问题。所以个人推荐是用2020.07 Anaconda版本来安装。
三：下载Unity机器学习代理到本地
打开unity官方的机器学习案例网站，点击Download from Github
https://unity.com/products/machine-learning-agents
在Github中下载该案例
下载到本地文件夹中解压，当作插件来使用，也可以看看官方的开发案例。
四：导入ML-Agents机器学习工具包
新建unity项目，在PackagesManager里面安装Barracuda包，这是Unity轻量跨平台神经网络推理库，个人用的是1.0.3版本
接下来，导入MLAgents包，方法有两个：
方法一：(如果导入有问题，请移除该包，使用方法二)
直接在PackagesManager里面导入ML Agents包
方法二：
在下载的Unity机器学习代理案例包里面，根据下面路径找三个Editor，Plugins，Runtime文件夹，复制到项目Assets目录下
至此，关于Unity机器学习的所有开发环境已经搭建好了，可对项目进行开发了。