TensorFlow-Unreal

项目介绍：TensorFlow Unreal

TensorFlow Unreal是一个为Unreal Engine开发的插件，专用于集成TensorFlow，从而在虚幻引擎项目中实现最先进的机器学习算法的训练和应用。该插件提供了C++、Blueprint（蓝图）和Python脚本，利用这些脚本将TensorFlow的操作封装为一个“Actor Component”（演员组件）。

依赖与架构

TensorFlow Unreal插件依赖于一个专为UnrealEngine设计的Python插件分支，和一个SocketIO客户端插件（SocketIO Client）。这些依赖在每次二进制版本发布时都会被包含在内，因此用户无需手动下载。插件架构的目的是通过多线程支持和自动依赖解析，使得长时间的训练操作能在后台线程中运行，而不会影响游戏线程的流畅性。

安装与设置

要使用TensorFlow Unreal插件，用户首先需要满足一些预先条件，尤其是如果使用兼容的NVIDIA GPU的话，需安装CUDA和cudNN。之后，用户可以从发布页面下载最新的发行版本，选择适合CPU或GPU的版本，并将其复制到项目的根目录。在启动项目后，插件会自动安装所需的TensorFlow依赖项，这可能需要几分钟，具体时间取决于网络连接速度。

示例与应用

TensorFlow Unreal提供了一些基本的示例项目，用户可以利用这些例子来了解如何将TensorFlow与Unreal Engine 4结合使用。一个常用的示例是MNIST分类器，它在游戏开始时对输入进行训练，并在训练过程中实时向编辑器传输示例训练数据，最终用训练好的模型进行预测。更多示例可以在插件的主题仓库中找到，这里也跟踪了所有与插件相关的开发活动和依赖项。

问题与局限性

目前，TensorFlow Unreal仅有适用于Windows平台的可用版本，其他平台如Linux、Android和Mac OS仍然存在一些需要解决的问题。此外，Python依赖项可能会导致文件路径限制的问题，这尤其需要用户注意。

Python API与Blueprint API

该插件同样支持使用Python API来进行直接的训练或模型应用，用户需要将Python脚本文件添加到项目根目录下的Scripts文件夹中。这些API提供了一些预期的功能，如模型训练的设置（onSetup）和开始训练（onBeginTraining）等。插件还支持通过Blueprint API加载Python模块，并允许在Unreal Engine中以JSON格式传递输入数据用于预测。