Пакет модели глубокого обучения (.dlpk) содержит необходимые файлы и данные для запуска инструментов глубокого обучения для детектирования объектов или классификации изображений. Пакет может быть загружен на портал как элемент DLPK и использоваться в качестве входных данных для инструментов анализа растров с глубоким обучением.
Пакеты моделей глубокого обучения должны содержать файл определения модели Esri (.emd) и обученный файл модели. Расширение обученного файла модели зависит от среды, использованной для обучения модели. Например, если вы обучали модель, используя TensorFlow, модель будет представлена файлом .pb, а модель, обученная с помощью Keras - файлом .h5. В зависимости от среды и опций, использованных при обучении, вам может потребоваться включить в пакет Python Raster Function (.py) или дополнительные файлы. В одном пакете модели глубокого обучения можно размещать несколько файлов обученной модели.
Создание пакета модели глубокого обучения
- В группе Пакет на вкладке Общий доступ щелкните Глубокое обучение.
Откроется панель Опубликовать как пакет глубокого обучения.
- Укажите, как следует сохранить пакет - либо в виде файла на диске, либо в интерактивной учетной записи.
- Введите имя и, при сохранении пакета в файл, местоположение для нового пакета на диске.
- Заполните поля Итоговая информация и Теги.
Вы можете ввести максимум 128 тегов.
- Укажите путь к файлу .emd в поле Определение модели.
- Добавьте обязательные элементы,чтобы включить их в Выходные данные.
Этот могут быть файлы или папки, путь к файлу обученной модели (.pb, .h5, .pkl и т.д.) должен быть обязательно.
- Щелкните Анализ для проверки на наличие ошибок и проблем.
К возможным проблемам относятся неверные пути к файлам, недопустимый файл .emd и т.д.
- После проверки входных данных, щелкните Упаковать, чтобы создать пакет модели глубокого обучения.
Пакеты моделей глубокого обучения можно сохранить локально или разместить на портале как элемент DLPK. Вы можете использовать локальный файл .dlpk как входные данные для инструментов глубокого обучения в ArcGIS Pro. Вы можете использовать элемент DLPK на портале для запуска инструментов глубокого обучения анализа растров в Map Viewer Classic, ArcGIS API for Python, ArcGIS REST API и ArcGIS Pro.