| Beschriftung | Erläuterung | Datentyp | 
Eingabedatei für das Deep-Learning-Modell  | Die mithilfe eines Deep-Learning-Pakets wie Google TensorFlow, Microsoft CNTK oder vergleichbaren Anwendungen erstellte binäre Modelldatei.  | File | 
Esri Extra Info-Eingabedatei  | Die JSON-Datei mit Klasseninformationen. Siehe das vorstehende Beispiel einer JSON-Datei.  | File | 
Ausgabe-Klassifikatordefinitionsdatei  | Die .ecd-Datei, die in der Funktion Klassifizieren und im Werkzeug Raster klassifizieren verwendet werden kann. Die .ecd-Ausgabedatei kann nur als Eingabe für die Funktionen Klassifizieren und Erkennen des Python-Adapters für Esri verwendet werden.  | File | 
Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.
Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.
Zusammenfassung
Konvertiert ein Deep-Learning-Modell in eine Esri Classifier Definition-Datei (.ecd).
Vorversion:
Dies ist ein veraltetes Werkzeug. Diese Funktion wurde durch das Werkzeug Trainingsdaten für Deep Learning exportieren ersetzt, mit dem Klassifizierungsinformationen zur Verwendung im Deep-Learning-Modell erstellt werden.
Mit diesem Werkzeug lassen sich fehlende Klasseninformationen für das Modell hinzufügen. Es unterstützt binäre Deep-Learning-Modelldateien, die mit Google TensorFlow, Microsoft CNTK und ähnlichen Anwendungen erstellt wurden.
Die Deep-Learning-Umgebung muss auf Ihrem System installiert sein, damit Sie aus Deep Learning konvertierte .ecd-Dateien verwenden können. Die .ecd-Ausgabedatei kann nur als Eingabe für die Funktionen Klassifizieren und Erkennen des Python-Adapters für Esri verwendet werden. Mit der JSON-Datei mit Klasseninformationen können Sie die .ecd-Datei um nützliche Informationen erweitern, die nicht im Deep-Learning-Binärmodell enthalten sind, z. B. Klassennamen, Klassenfarben für das Rendern der klassifizierten Ausgabe sowie andere Standardinformationen. Nähere Informationen finden Sie im nachstehenden Beispiel für eine JSON-Datei.
Verwendung
Nachfolgend sehen Sie ein Beispiel für eine Esri Extra Info-Eingabedatei:
Dies ist ein Beispiel für eine in_extra_info_json-Datei.
{ "ImportDeepLearningModelToEsriExtraInfo":0, "Version":1, "Classifier":"CNTK", "NumberRasterBands":4, "MiniBatchSize":16, "Classes":[ { "Value":100, "Name":"Impervious", "Color":[204, 204, 204] }, { "Value":200, "Name":" Other (Pervious)", "Color":[56, 168, 0] } ] }
Parameter
DeepLearningModelToEcd(in_deep_learning_model, in_classification_info_json, out_classifier_definition)
| Name | Erläuterung | Datentyp | 
in_deep_learning_model  | Die mithilfe eines Deep-Learning-Pakets wie Google TensorFlow, Microsoft CNTK oder vergleichbaren Anwendungen erstellte binäre Modelldatei.  | File | 
in_classification_info_json  | Die JSON-Datei mit Klasseninformationen. Siehe das vorstehende Beispiel einer JSON-Datei.  | File | 
out_classifier_definition  | Die .ecd-Datei, die in der Funktion Klassifizieren und im Werkzeug Raster klassifizieren verwendet werden kann. Die .ecd-Ausgabedatei kann nur als Eingabe für die Funktionen Klassifizieren und Erkennen des Python-Adapters für Esri verwendet werden.  | File | 
Codebeispiel
In diesem Beispiel wird eine .ecd-Datei aus Deep Learning erstellt.
from arcpy.sa import *
DeepLearningModelToEcd("c:/test/cntk.model", "c:/test/classInfo.json", 
                       "c:/test/deeplearningtoecd.ecd")In diesem Beispiel wird eine .edc-Datei aus Deep Learning erstellt.
# Import system modules and check out ArcGIS Spatial Analyst extension license
import arcpy
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
from arcpy.sa import *
# Set local variables
in_deep_learning_model = "c:/test/cntk.model"
in_classification_info_json = "c:/test/classInfo.json"
out_classifier_definition = "c:/test/deeplearningtoecd.ecd"
# Execute 
DeepLearningModelToEcd(in_deep_learning_model, in_classification_info_json, 
                      out_classifier_definition)Umgebungen
Lizenzinformationen
- Basic: Erfordert Spatial Analyst oder Image Analyst
 - Standard: Erfordert Spatial Analyst oder Image Analyst
 - Advanced: Erfordert Spatial Analyst oder Image Analyst