Найдите ответы на распространенные вопросы о глубоком обучении.
Для всех Image Analyst инструментов геообработки глубокого обучения и некоторых Инструментов глубокого обучения с вкладки Изображения (например, из панелей Отметить объекты для глубокого обучения и Обзор Модели глубокого обучения), необходим дополнительный модуль ArcGIS Image Analyst. Для Мастера Тренировать модель глубокого обучения и инструмента Извлечь объекты необходим дополнительный модуль ArcGIS Image Analyst и лицензия ArcGIS Pro Advanced. Некоторые инструменты также доступны в Дополнительный модуль ArcGIS Spatial Analyst.
И для группы инструментов Классификация (глубокое обучение), и для группы инструментов Обнаружение объектов (глубокое обучение) требуется ArcGIS 3D Analyst extension.
Для работы интерактивного инструмента Обнаружение объектов для изображений в 3D-сценах требуется либо лицензия ArcGIS Pro Advanced, либо дополнительный модуль ArcGIS Image Analyst.
Нужно ли устанавливать все библиотеки глубокого обучения для запуска инструментов глубокого обучения?
Да, вам необходимо следовать инструкцим в разделе Установка среды глубокого обучения для ArcGIS.
| Элемент | Поддерживаемые и рекомендуемые |
|---|---|
Тип графического процессора | NVIDIA GPU с вычислительными возможностями CUDA не ниже 5.0; рекомендуется 6.1 или выше. См. список видеокарт с поддержкой CUDA, чтобы определить вычислительные возможности вашего графического процессора, или проверьте раздел CUDA Compute средства проверки системных требований. |
Драйвер GPU | Драйверы GPU NVIDIA: требуется версия 527.41 или выше. |
Выделенная графическая память | Минимум: 6 ГБ |
Рекомендуется: 16 ГБ или больше | |
Требования к памяти зависят от архитектуры модели и размера используемого пакета. |
Есть несколько инструментов геообработки, которые используют несколько графических процессоров на одной машине:
- Инструменты вывода ArcGIS Image Analyst, такие как : Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения, Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения, Выявить изменения при помощи глубокого обучения и Выявить объекты при помощи глубокого обучения.
- Инструмент Тренировать модель глубокого обучения, когда для параметра Тип модели установлена одна из следующих опций: ConnectNet, Feature classifier (классификатор объектов), MaskRCNN, Multi Task Road Extractor, Single Shot Detector или U-Net.
- Модели arcgis.learn для тренировки моделей глубокого обучения.
Какова роль центрального процессора при использовании графического процессора для тренировки модели глубокого обучения?
В то время как графический процессор в первую очередь отвечает за фактическую тренировку модели, центральный процессор играет важную вспомогательную роль; он выполняет такие задачи, как загрузка данных, предварительная обработка и увеличение объема данных. В некоторых случаях, например, при использовании определенных платформ или операционных систем, центральный процессор может стать ограничивающим фактором. Это может повлиять на скорость тренировки, особенно при работе с большими наборами данных или со сложными преобразованиями данных. Увеличение объема данных может потребовать значительных ресурсов центрального процессора при использовании больших фрагментов графики. Если при тренировке не требуется увеличения объема данных, установка значения Нет может помочь оптимизировать производительность.
У меня более старый графический процессор, который несовместим с программным обеспечением, или у моего графического процессора недостаточно памяти. Каковы требования?
Если у вас нет необходимого объема памяти VRAM от 4 до 8 ГБ, то большинство инструментов можно запустить на центральном процессоре, хотя время обработки будет больше.
Инструмент Выявить объекты из облака точек при помощи обученной модели и инструмент Обучение модели выявления объектов облака точек не поддерживают обработку на CPU; они могут работать только на GPU. Эти инструменты возвращают ошибку, если в качестве типа процессора указан CPU.
Используйте nvidia-smi, которая представляет собой утилиту командной строки, устанавливаемую вместе с драйверами NVIDIA.
- Откройте окно командной строки Windows.
- Введите nvidia-smi.
- Нажмите клавишу Enter.
Примечание:
Если nvidia-smi не найден, то перед выполнением команды необходимо перейти в нужную директорию в окне командной строки. Используйте строку поиска Windows, чтобы найти nvidia-smi.
В разделе Использование памяти GPU можно выяснить, используется ли память GPU.
Чтобы отслеживать непрерывное использование графического процессора при работе инструментов, можно запустить nvidia-smi -l 10. Вы можете использовать его, чтобы определить, каким должен быть размер пакета при запуске инструментов глубокого обучения. Если вы заметите, что используется не вся память, можно увеличить размер пакета. Если вы заметите, что использование памяти достигло максимума, а инструмент не работает, уменьшите размер пакета.
Возможны следующие причины:
- Устаревший драйвер GPU приводит к тому, что инструменты глубокого обучения не будут работать с ошибками во время выполнения инструментов, указывая на то, что CUDA не установлена или присутствует неподдерживаемая цепочка инструментов. Убедитесь, что у вас установлены последние версии драйверов GPU из NVIDIA.
- Для ArcGIS Pro требуется графический процессор с архитектурой Maxwell CUDA или новее; старые графические процессоры не поддерживаются. Версию CUDA Toolkit для любой версии ArcGIS можно найти в разделе Manifest of included packages на странице Deep Learning Libraries Installers for ArcGIS GitHub.
Если вы еще не используете GPU, установите для параметра Тип процессора значение GPU в параметрах среды инструмента. Вы также можете увеличить размер пакета для оптимального использования графического процессора. Если размер пакета слишком велик, может возникнуть ошибка CUDA_OUT_MEMORY, и вам придется поэкспериментировать с размером пакета, чтобы найти подходящий размер для вашего режима.
Почему я вижу conda или jupyter notebook не распознаются как внутренняя или внешняя команда, когда пытаюсь установить библиотеки вручную?
Вы можете увидеть ошибки, если используете стандартную командную строку Windows вместо ArcGIS Pro Python Command Prompt. Вы можете открыть ArcGIS Pro Python Command Prompt из меню Пуск, набрав в поле для поиска Python Command Prompt, или в местоположении установки ArcGIS Pro. ArcGIS Pro Python Command Prompt позволяет получить доступ к стандартным инструментам и библиотекам, поставляемым с Conda или Jupyter.
Существуют различные методы проверки результатов моделей глубокого обучения. Более подробно см. Просмотр результатов.
Последний список необходимых библиотек см. на странице Deep Learning Libraries Installers for ArcGIS GitHub. Необходимые версии библиотек для предыдущих версий ArcGIS Pro указаны в руководствах по установке (PDF) для каждой версии.