太懂这种跟着教程走却被版本差异卡壳的憋屈了——ML-Agents的版本迭代确实经常调整核心文件结构，v0.3移除旧的PPO.ipynb就是典型的情况。给你两个直接可行的解决方向：

方向一：适配v0.3的原生工作流程 #

v0.3把原来Notebook里的PPO训练逻辑整合到了命令行工具里，完全不需要依赖那个.ipynb文件就能完成训练：

• 先确认你的Unity项目已经做好了基础配置（比如Agent脚本、Brain设置这些和教程保持一致）
• 打开终端，进入你的ML-Agents根目录
• 运行训练命令：mlagents-learn config/ppo/ppo_config.yaml --run-id=自定义训练ID
  这条命令会自动启动PPO训练流程，替代原来Notebook里的操作。训练日志和结果会自动存在results文件夹里，后续想看可视化数据，直接用TensorBoard：tensorboard --logdir=results

方向二：回退到v0.2版本（完全对齐教程步骤） #

如果你不想调整操作流程，就想1:1跟着视频走，可以临时回退到对应版本：

• 进入你的ML-Agents仓库目录，用Git回退到v0.2的标签：git checkout tags/0.2.0
• 重新安装对应版本的依赖：pip install -e .
  这样就能找回那个PPO.ipynb文件，继续跟着视频步骤操作。不过要注意，回退后会错过v0.3的新特性，后续如果要升级还得重新处理版本兼容问题。

额外提醒 #

不管选哪个方向，都要确保你的Python版本和ML-Agents匹配——v0.3建议用Python 3.6-3.8，避免因为版本不兼容触发其他奇怪问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rrz0