mlagents-learnコマンドがエラーで実行できない時の対応

Unityプロジェクトでエージェント強化学習のプログラムを作成して、
いざPythonで学習しようとmlagents-learnコマンドを実行！
ても、エラーが…

この記事では、初心者がmlagents-learnコマンドを実行エラーを解消する方法に焦点を当てました。

『エラーの解消方法は？』

『エラーのパターンは？』

『どうやってエラー内容を分析するの？』

こんな疑問に答えます。

SE歴25年のオッサンが解説するぞい！

ＳＥおっさん

mlagents-learnコマンドのエラーで実行できない対処法

mlagents-learnコマンドを実行時にエラーが良く発生します。

エラーの対処法はで次の通り。シンプルです。

エラーの対処法

エラー内容の確認
エラーの和訳
エラーの分析
分析結果の対応

まずは、落ち着いてエラー内容をみましょう。
エラー内容がチンプンカンプンの英語でも、日本語に和訳すれば何を言っているのか意外とわかります。
何をいっているかわかれば、分析もできて対応方法も簡単に思いつくのです。

エラー内容を落ち着いて分析すれば大丈夫！
食わず嫌いしないで、よくエラー内容を読んでみよう♪

私が実際にmlagents-learnコマンド実行時に発生したエラーと対処方法もお伝えします。
私が導入した環境は次の通りです。この環境でエラーが発生して対応しました。
エラーはPythonライブラリのバージョン互換性による問題がほとんど。

参考にしてください。
では、頑張ってエラーメッセージを解読して対応しましょー

『そもそもml-agentsって何？』という場合はこちら。

UnityのML-Agentsとは！？仕組みをざっくり解説

この記事では、Unity ML-Agentsの仕組みをまとめることに焦点を当てました。（半分は備忘録です）『UnityのML-agentsって何？』『ML-.....

ケース1: protobufバージョンエラー

エラー内容の確認

File "c:\python\unity-ml-agents\env\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new___message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile()
TypeError: Descriptors cannot not be created directly.If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are:
 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

エラーの和訳＆分析

プロトをすぐに再生できない場合、他の回避策としては以下のようなものが考えられる：
1. protobufパッケージを3.20.x以下にダウングレードする。
2. 2.PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=pythonに設定する（ただし、これは純粋なPythonパースを使用するため、かなり遅くなります）。

「protobufパッケージを3.20.x以下にダウングレードすればいい」
とわかりますね。次の対応でOKです。

対応：バージョンを合わせる
```
pip install protobuf==3.20
```

ケース2: numpyバージョンエラー

エラー内容の確認

File "c:\python\unity-ml-agents\env\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__　raise AttributeError(__former_attrs__[attr])
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'.
`np.float` was a deprecated alias for the builtin `float`. To avoid this error in existing code, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.float64` here.
The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecationsか

エラーの和訳＆分析

np.float`は、組み込み関数 `float` の非推奨のエイリアスです。
既存のコードでこのエラーを回避するには、`float`を単独で使用してください。
こうすることで動作が変更されることはなく、安全である。特に numpy のスカラ型が必要な場合は、ここで `np.float64` を使用する。
このエイリアスは、NumPy 1.20で非推奨となりました。
詳細とガイダンスについては、 https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations のリリースノートを参照してください。

『このエイリアスは、NumPy 1.20で非推奨となりました。』
とありますね。
1.20で非推奨なので、NumPy 1.19ならOKと分析しましょう。
次の対応でOKです。意外と簡単ですね。

対応：バージョンを合わせる
```
pip install numpy==1.19
```

ケース3: sixのエラー

エラー内容の確認

File "c:\python\unity-ml-agents\env\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 5, 
in  import six ModuleNotFoundError: No module named 'six'

エラーの和訳＆分析
```
six' という名前のモジュールはありません
```
エラーを分析して再インストールすれば良いと判断しました。
次の対応で無事にエラーを解消です。
対応：再インストールする
```
pip uninstall six
pip install six
```

以上で、Unity ML-Agentsの環境が正しく構築され、開発環境が準備されます。
各ステップでエラーが発生した場合は、エラーメッセージに従って対応策を実行してください。
エラーメッセージを見てもわからない場合は、検索でググって同じエラーの事例を探してみましょう。

ML-agents release19を導入する５つのステップ

UnityのML-agentsの導入は、多くのゲーム開発者や機械学習エンジニアにとって、新しい可能性を切り拓くための重要なステップです。この記事では、初心者が.....

ＳＥおっさん

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