ディープ ラーニング モデル パッケージの共有

ディープ ラーニング モデル パッケージ (*.dlpk) は、オブジェクト検出または画像分類のためにディープ ラーニング推論ツールを実行するのに必要なファイルおよびデータを含んでいます。 このパッケージを DLPK アイテムとしてポータルにアップロードし、ディープ ラーニング ラスター解析ツールの入力として使用できます。

ディープ ラーニング モデル パッケージは、Esri モデル定義ファイル (*.emd) およびトレーニング済みモデル ファイルを含む必要があります。 トレーニング済みモデル ファイルの拡張子は、モデルをトレーニングするのに使用したフレームワークによって変わります。 たとえば、TensorFlow を使用してモデルをトレーニングした場合、モデル ファイルは *.pb ファイルになり、Keras を使用してトレーニングされたモデル ファイルは、*.h5 ファイルを生成します。 モデルをトレーニングするのに使用したモデル フレームワークおよびオプションに応じて、Python ラスター関数 (*.py) または追加ファイルを含めることが必要になる場合があります。 複数のトレーニング済みモデル ファイルを 1 つのディープ ラーニング モデル パッケージに含めることができます。

ディープ ラーニング モデル パッケージの作成

  1. [共有] タブの [パッケージ] グループで、[ディープ ラーニング] をクリックします。

    [ディープ ラーニング パッケージとして共有] ウィンドウが表示されます。

  2. パッケージの保存先 (ArcGIS Online アカウントまたはディスク上のファイル) を指定します。
  3. 名前を指定し、パッケージをファイルに保存する場合はディスク上の新しいパッケージの場所も入力します。
  4. 必要に応じ、[サマリー] フィールドと [タグ] フィールドを完成させます。

    サマリーとタグは、ArcGIS Enterprise 10.9 以前のポータルで共有する場合は必須です。

    最大 128 個のタグを入力できます。

  5. *.emd ファイルのパスを [モデル定義] に入力します。
  6. 含める必要があるアイテムを [入力] に追加します。

    それらのアイテムは、ファイルまたはフォルダーにすることができ、最小限、トレーニング済みモデル ファイル (*.pb、*.h5、*.pkl など) のパスを含む必要があります。

  7. [分析] をクリックして、エラーや問題がないか確認します。

    生じる可能性がある問題としては、正しくないファイル パス、無効な *.emd ファイルなどがあります。

  8. 入力が整合チェックされた後に、[パッケージ] をクリックしてディープ ラーニング モデル パッケージを作成します。

ディープ ラーニング モデル パッケージは、ローカルに保存するか、DLPK アイテムとしてポータルに格納することができます。 ArcGIS Pro で、ローカルの *.dlpk ファイルをディープ ラーニング ツールの入力として使用できます。 DLPK アイテムをポータルで使用して、Map Viewer ClassicArcGIS API for PythonArcGIS REST API、および ArcGIS Pro で、ラスター解析ディープ ラーニング ツールを実行できます。

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