ディープ ラーニングに関するよくあるご質問 (FAQ)
ディープ ラーニングに関するよくある質問の回答を見つけてください。
ディープ ラーニング ツールに必要なライセンスは何ですか？
2D の画像のディープ ラーニングに使用されるすべてのディープ ラーニング ジオプロセシング ツールと [ディープ ラーニングに使用するラベル オブジェクト] ウィンドウには、ArcGIS Image Analyst エクステンションが必要です。 ArcGIS Spatial Analyst extensionでも、一部のツールを使用することができます。
点群データの分類に使用される [分類 (ディープ ラーニング)] ツールセットには、ArcGIS 3D Analyst extension が必要です。
3D シーン内の画像に対して対話型の [オブジェクトの検出] ツールを使用するには、ArcGIS Pro Advanced ライセンスまたは ArcGIS Image Analyst エクステンションのいずれかが必要です。
ディープ ラーニング ツールを実行するには、すべてのディープ ラーニング ライブラリをインストールする必要がありますか？
他のバージョンのディープ ラーニング ライブラリがインストールされています。 これらは現在のバージョンの AllSource で動作しますか？
いいえ。AllSource の各バージョンは、特定のバージョンのディープ ラーニング ライブラリが必要です。 既存のパッケージやライブラリをアンインストールして、インストール手順に記載されているバージョンをインストールする必要があります。
ディープ ラーニング ツールを実行するための GPU 要件は何ですか？
AllSource でのディープ ラーニング ツールのトレーニングおよび推論の実行に推奨される VRAM は 8 GB です。 推論 (事前トレーニング済みモデルを使用した検出や分類) のみを実行する場合、VRAM は最低限 4 GB が必要ですが、推奨されるのは 8 GB です。
ソフトウェアと互換性のない古い GPU を使用しているか、メモリの少ない GPU を使用しています。 要件の説明
必要な 4 ～ 8 GB の VRAM を使用していない場合は、処理時間は長くなるものの、CPU でツールを実行することができます。
GPU メモリの使用量をどのように監視していますか？
NVIDIA ドライバーとともにインストールされるコマンド ライン ユーティリティー nvidia-smi を使用します。
- Windows コマンド プロンプト ウィンドウを開きます。
- 「nvidia-smi」と入力します。
- Enter キーを押します。
nvidia-smi が見つからない場合は、コマンド プロンプト ウィンドウで適切なディレクトリに変更した後でコマンドを実行する必要があります。 Windows 検索バーを使用して、nvidia-smi を見つけます。
[メモリ使用量] セクションで、GPU メモリが使用されているかどうかを確認できます。 
ツールの実行中に GPU の継続的な使用状況を監視する場合は、nvidia-smi -l 10 を実行します。 これを使用して、ディープ ラーニング ツールを実行する際のバッチ サイズを決定することができます。 使用されていないメモリがある場合は、実行中にバッチ サイズを増やすことができます。 メモリ使用量が最大でツールが失敗する場合は、バッチ サイズを減らすことで問題を解決します。
GPU をまだ使用していない場合は、ツールの [環境設定] で [プロセッサー タイプ] を [GPU] に設定します。 また、バッチ サイズを増やして、GPU の使用率を最適化する方法もあります。 バッチ サイズが大きすぎる場合、CUDA_OUT_MEMORY エラーが表示されることがあるため、バッチ サイズを試験してお使いのモードに適したサイズを見つける必要があります。
ライブラリを手動でインストールしようとすると、conda or jupyter notebook not recognized as internal or external command が表示されるのはなぜですか？
AllSource の [Python コマンド プロンプト] ではなく、標準の Windows コマンド プロンプトを使用している場合、上記のエラーが表示されることがあります。 AllSource の [Python コマンド プロンプト] は、[スタート] メニューから「Python コマンド プロンプト」を検索してアクセスするか、AllSource のインストール場所で見つけることができます。 AllSource の [Python コマンド プロンプト] では、conda や jupyter に付属している標準的なツールやライブラリにアクセスすることができます。
ライブラリを手動でインストールしようとすると、conda で壊れたパッケージを示すエラーや検証エラーが表示される場合はどうしたらよいですか？
conda clean –t を使用して、ローカル キャッシュをクリーニングします。
トレーニング後、モデルの性能を確認するにはどうしたらよいですか？
トレーニング済みのモデルの出力フォルダーには、model_metrics.html という名前のファイルが含まれています。 このファイルには、学習率、トレーニング ロスおよび整合チェック ロス、平均精度スコアなど、トレーニング済みのモデルに関する情報が含まれています。
推論ツールを実行した後、モデルの性能を確認するにはどうしたらばよいですか？
ディープ ラーニング モデルの結果を検証するには、さまざまな方法があります。 詳細については、「結果の見直し」をご参照ください。
ArcGIS Pro 3.1 で必要なライブラリ バージョンは何ですか？
必要なライブラリの最新のリストについては、「ディープ ラーニング パッケージ」
をご参照ください。 以前のバージョンの AllSource に必要なライブラリ バージョンは、各バージョンの「手動インストール ガイド (PDF)」をご参照ください。
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