Часто задаваемые вопросы о глубоком обучении

Найдите ответы на распространенные вопросы о глубоком обучении.

Какая мне нужна лицензия для работы с инструментами глубокого обучения?

Для всех инструментов геообработки глубокого обучения Image Analyst и панели Отметить объекты для глубокого обучения, которые используются для глубокого обучения с изображениями в 2D, требуется дополнительный модуль ArcGIS Image Analyst. 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.

У меня установлены другие версии библиотек глубокого обучения. Будут ли они раоботать с текущей версией ArcGIS AllSource?

Нет, для каждой версии ArcGIS AllSource требуются определенные версии библиотек глубокого обучения. Необходимо удалить существующие пакеты и библиотеки и установить версии, указанные в инструкции по установке.

Каковы требования к графическому процессору для запуска инструментов глубокого обучения?

Рекомендуемый объем памяти VRAM для запуска, обучения и вывода инструментов обучения в ArcGIS AllSource составляет 8 ГБ. Если вы выполняете только вывод (обнаружение или классификацию с помощью предварительно обученной модели), то 4 ГБ - это минимально необходимый объем VRAM, но рекомендуется 8 ГБ.

Могут ли инструменты геообработки использовать несколько графических процессоров на одной машине?

Да, инструменты геообработки, работающие в среде GPU ID, могут использовать как один, так и несколько графических процессоров. Чтобы использовать все доступные графические процессоры, оставьте текстовое поле GPU ID пустым.

Какие инструменты поддерживают несколько графических процессоров?

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.
  • И модели arcgis.learn для обучения моделей глубокого обучения.

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 оперативной 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.

Как контролировать, какой объем памяти графического процессора используется?

Используйте nvidia-smi, которая представляет собой утилиту командной строки, устанавливаемую вместе с драйверами NVIDIA.

  1. Откройте окно командной строки Windows.
  2. Введите nvidia-smi.
  3. 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.

Мониторинг графического процессора с помощью nvidia-smi

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.

Почему мой графический процессор CUDA не работает с инструментами глубокого обучения ArcGIS?

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 некоторых GPU требуются инструменты NVIDIA CUDA Toolkit, который не поддерживается ArcGIS. Версию CUDA Toolkit для любой версии ArcGIS можно найти в разделе Manifest of included packages на странице Deep Learning Libraries Installers for ArcGIS GitHub.

Как ускорить инструменты вывода?

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 AllSource Python Command Prompt. Вы можете открыть ArcGIS AllSource Python Command Prompt из меню Пуск, набрав в поле для поиска Python Command Prompt, или в местоположении установки ArcGIS AllSource. ArcGIS AllSource Python Command Prompt позволяет получить доступ к стандартным инструментам и библиотекам, поставляемым с Conda или Jupyter.

Что делать, если я вижу ошибку сломанного пакета conda или ошибку проверки при попытке установить библиотеки вручную?

Очистите локальный кеш с помощью conda clean –t.

Как после обучения узнать, насколько хорошо сработала моя модель?

Выходная папка обученной модели содержит файл model_metrics.html. Этот файл содержит такую информацию об обученной модели, как скорость обучения, потери при обучении и проверке, а также средняя оценка точности.

Как узнать, насколько хорошо работает моя модель после запуска инструментов вывода?

Существуют различные методы проверки результатов моделей глубокого обучения. Более подробно см. Просмотр результатов.

Какие версии библиотек требуются для ArcGIS Pro 3.3?

Последний список необходимых библиотек см. на странице Deep Learning Libraries Installers for ArcGIS GitHub. Необходимые версии библиотек для предыдущих версий ArcGIS AllSource указаны в руководствах по установке (PDF) для каждой версии.


В этом разделе