获取有关深度学习常见问题的答案。
影像选项卡上的所有 Image Analyst 深度学习地理处理工具和诸多深度学习工具（例如标注对象以供深度学习窗格和深度学习模型检查窗格）都需要 ArcGIS Image Analyst 扩展模块。 训练深度学习模型向导和提取要素工具需要 ArcGIS Image Analyst 扩展模块和 ArcGIS Pro Advanced 许可。 某些工具也可用于 ArcGIS Spatial Analyst extension。
分类（深度学习）工具集和对象检测（深度学习）工具集均需要 ArcGIS 3D Analyst extension。
用于 3D 场景中的影像的交互式对象检测工具需要 ArcGIS Pro Advanced 许可或 ArcGIS Image Analyst 扩展模块。
是的，您需要按照安装 ArcGIS 的深度学习框架中列出的说明进行操作。
| 项目 | 支持和推荐的 |
|---|---|
GPU 类型 | 具有 CUDA 计算能力 (最低 5.0，建议 6.1 或更高版本) 的 NVIDIA GPU。 请参阅支持 CUDA 的卡列表以确定 GPU 的计算能力，或查看系统要求检查器的“CUDA 计算”部分。 |
GPU 驱动程序 | NVIDIA GPU 驱动程序：需要 527.41 或更高版本。 |
专用图形内存 | 最低：6 GB |
推荐：16 GB 或更高 | |
内存要求取决于所使用的模型架构和批量大小。 |
多种地理处理工具将在一台计算机上使用多个 GPU：
- ArcGIS Image Analyst 推断工具，例如：使用深度学习分类对象、使用深度学习分类像素、使用深度学习检测变化和使用深度学习检测对象。
- 当模型类型参数设置为以下选项之一时，训练深度学习模型工具：ConnectNet、要素分类器、MaskRCNN、多任务道路提取器、单帧检测器或 U-Net。
- 用于训练深度学习模型的 arcgis.learn 模型。
如果没有所需的 4-8 GB VRAM，则可以在 CPU 上运行大多数工具，但处理时间会更长。
使用训练模型根据点云检测对象工具和训练点云对象检测模型工具不支持 CPU 处理；它们只能在 GPU 上运行。 将 CPU 指定为处理器类型时，这些工具将返回错误。
使用 nvidia-smi，这是随 NVIDIA 驱动程序一起安装的命令行实用程序。
- 打开 Windows 命令提示符窗口。
- 键入 nvidia-smi。
- 按 Enter 键。
注：
如果未找到 nvidia-smi，则在运行该命令之前，您需要在“命令提示符”窗口中更改为正确的目录。 使用 Windows 搜索栏定位 nvidia-smi。
在 GPU 内存使用情况下，可以确定是否正在使用 GPU 内存。
要在运行工具时监控 GPU 的连续使用情况，可以运行 nvidia-smi -l 10。 您可以使用它来确定运行深度学习工具时的批处理大小。 如果您发现未使用内存，则可以增大批处理大小。 如果您发现内存使用量已达到最大值，并且该工具失败，则减小批处理大小应该会有所帮助。
以下是可能的原因：
- 过旧的 GPU 驱动程序将导致深度学习工具运行失败，并出现表明未安装 CUDA 或存在不受支持的工具链的运行时错误。 验证您是否拥有来自 NVIDIA 的最新 GPU 驱动程序。
- ArcGIS Pro 需要使用 Maxwell CUDA 架构或更高版本的 GPU；不支持较旧的 GPU。 可以在 ArcGIS 深度学习库安装程序 GitHub 页面的已包含软件包清单部分中找到每个 ArcGIS 版本的 CUDA 工具包版本。
可以通过多种方法来验证深度学习模型的结果。 有关详细信息，请参阅查看结果。
有关所需库的最新列表，请参阅 ArcGIS 深度学习库安装程序 GitHub 页面。 每个版本的手动安装指南 (PDF) 中列出了早期版本 ArcGIS Pro 的所需库版本。