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？

• 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 ArcGIS AllSource で動作しますか？

• 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？

• ジオプロセシング ツールは 1 台のコンピューター上の複数の GPU を使用できますか？

• どのツールが複数の GPU をサポートしていますか？

• 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

• GPU メモリの使用量をどのように監視していますか？

• ArcGIS のディープ ラーニング ツールで CUDA GPU が機能しないのはなぜですか？

• 推論ツールを高速化するにはどうしたらよいですか？

• 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] と表示されるのはなぜですか？

• 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？

• 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？

• 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よいですか？

• ArcGIS Pro 3.3 で必要なライブラリ バージョンは何ですか？

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 Image Analyst 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 ラーニング用ラベル 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 エクステンションでも、一部のツールを使用することができます。

分類 (ディープ ラーニング) ツールセットとオブジェクト検出 (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？

はい。「ArcGIS 用のディープ ラーニング フレームワークのインストール」に記載されている手順に従う必要があります。

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 ArcGIS AllSource で動作しますか？

いいえ。ArcGIS 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？

ArcGIS 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。

ジオプロセシング ツールは 1 台のコンピューター上の複数の GPU を使用できますか？

はい。GPU ID 環境に対応しているジオプロセシング ツールは、特定の GPU または複数の GPU を使用できます。 使用可能なすべての GPU を使用するには、[GPU ID] テキスト ボックスを空白のままにします。

どのツールが複数の GPU をサポートしていますか？

1 台のコンピューター上の複数の GPU を使用するジオプロセシング ツールは複数あります。

• [ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)]、[ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning)]、[ディープ ラーニングを使用した変化の検出 (Detect Changes Using Deep Learning)]、[ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)] などの ArcGIS Image Analyst 推論ツール。
• [モデル タイプ] パラメーターが次のいずれかのオプションい設定されている場合の [ディープ ラーニング モデルのトレーニング (Train Deep Learning Model)] ツール: [ConnectNet]、[フィーチャ分類器]、[MaskRCNN]、[Multi Task Road Extractor]、[シングル ショット検出器]、[U-Net]。
• ディープ ラーニング モデルをトレーニングするための arcgis.learn モデル。

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 でほとんどのツールを実行することができます。

[トレーニング済みモデルを使用して点群からオブジェクトを検出 (Detect Objects From Point Cloud Using Training Model)] ツールと [点群オブジェクト検出モデルのトレーニングを実行 (Train Point Cloud Object Detection Model)] ツールは CPU での処理をサポートしておらず、GPU でのみ実行できます。 これらのツールは、プロセッサー タイプとして CPU を指定するとエラーを返します。

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 nvidia-smi を使用します。

1. Windows コマンド プロンプト ウィンドウを開きます。
2. 「nvidia-smi」と入力します。
3. Enter キーを押します。

   注意:

   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。

[GPU メモリ使用量] で、GPU メモリが使用されているかどうかを確認できます。

ツールの実行時に　GPU の継続的な使用状況を監視するには、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ことに気付いた場合は、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ことに気付いた場合は、バッチ サイズを減らすことで問題を解決します。

ArcGIS のディープ ラーニング ツールで CUDA GPU が機能しないのはなぜですか？

次の原因が考えられます。

• 古い GPU ドライバーを使用すると、CUDA がインストールされていないか、サポートされていないツール チェーンが存在することを示すランタイム エラーが発生し、ディープラーニング ツールが失敗します。 NVIDIA の最新の GPU ドライバーを使用していることを確認してください。
• 一部の GPU には、ArcGIS でサポートされていない NVIDIA CUDA Toolkit が必要です。 各リリースの ArcGIS に対応する CUDA Toolkit のバージョンについては、Deep Learning Libraries Installers for ArcGIS GitHub ページの「Manifest of included packages」セクションをご参照ください。

推論ツールを高速化するにはどうしたらよいですか？

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 の使用を最適化することもできます。 バッチ サイズが大きすぎる場合、[CUDA_OUT_MEMORY] エラーが発生することがあるため、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] と表示されるのはなぜですか？

ArcGIS 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、これらのエラーが表示されることがあります。 ArcGIS 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、ArcGIS AllSource のインストール場所で見つけることができます。 ArcGIS 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 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 3.3 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リストについては、Deep Learning Libraries Installers for ArcGIS GitHub ページをご参照ください。 以前のバージョンの ArcGIS 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。