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
ディープ ラーニング モデル パッケージを作成するには、次の手順を実行します。
- [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。
- 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。
- 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指定します。
- 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。
- .emd ファイルのパスを [モデル定義] に入力します。
- 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。
- [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。
- 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、ArcGIS API for Python、ArcGIS 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。