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Deep Learning Studio 工作负载按照工程、角色和工作单元定义。 当您启动 Deep Learning Studio 时，第一步是创建一个用于深度学习过程的工程。 但是，创建 Deep Learning Studio 工程之前，需考虑群组中的已定义角色。 在每个工程中，工作将被划分为多个单元，群组成员将根据其角色完成这些单元。
工程
Deep Learning Studio 工程在 ArcGIS Enterprise 中以项目的形式创建，您可以将其与组织中的其他用户共享。 工程集合了完成深度学习分析所需的过程和工作。 可以使用三个任务来启动深度学习过程：
- 准备训练数据
- 训练模型
- 运行推断
选择“准备训练数据”任务后，必须针对任务配置工程。 配置选项包括设置数据源、训练样本方案、群组分配和工作单元。
角色
指定的 Deep Learning Studio 角色与您在 ArcGIS Enterprise 中的权限相关。 在工程创建期间，不指定角色。 工程所有者与分析人员可以使用的功能相同，因为他们在组织中具有相似的权限。 但是，仅为工程的创建者（工程所有者）提供标记为完成功能。 样本采集人员角色适用于组织中具有编辑权限的所有用户。
| 角色 | 配置工程以准备训练数据 | 采集训练样本 | 检查训练样本 | 导出训练样本 | 训练模型 | 运行推断工具 | 删除工程 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
工程所有者 | X | X | X | X | X | X | X |
分析人员 | X | X | X | X | X | ||
样本采集人员 | X |
- 工程所有者 - 工程所有者监控整个深度学习过程，使用数据设置工程、分配群组并定义数据源。 工程所有者可以参与 Deep Learning Studio 工程中的所有过程。
- 分析人员 - Deep Learning Studio 工程中的分析人员可以参与工程中的所有工作，包括采集样本、训练模型、使用推断工具和生成输出。 他们结合其 GIS 和深度学习知识，从深度学习分析中生成输出。
- 样本采集人员 - 样本采集人员角色适用于仅参与训练样本采集的群组成员。
可能不需要使用所有角色，这些角色也并非必需，具体情况取决于工程。 建议为许多用户参与工作的大型工程使用这些角色。 Deep Learning Studio 群组中的成员采用与 ArcGIS Enterprise 中的群组相同的管理方式。 有关 ArcGIS Enterprise 群组的详细信息，请参阅创建群组。
工作单元
默认情况下，当工程所有者为 Deep Learning Studio 工程定义数据源时，输入数据源的空间范围将被视为要针对工程完成的全部区域。 在工程配置期间，工程所有者可以将工作单元划分为较小的单元以定义训练区域，或将样本采集区域划分为多个可由一组样本采集人员完成的较小区域。 这些定义的工作单元将用于检查样本采集，并且必须标记为已完成才能用于模型创建。
在工程配置期间，可以通过面要素图层优化自定义空间范围。
在训练样本采集过程中，工作单元状态可能是三个选项之一。 工作单元状态可以是：
- 已排队 - 表示已可以采集训练样本。
- 进行中 - 表示正在执行样本采集。
- 待检查 - 表示正在等待检查，并已由训练样本采集人员标记为已完成。
- 检查中 - 表示训练样本正在接受检查。
- 已检查 - 表示工作单元已完成检查，并可以用于创建影像片。
检查仪表盘
在“准备训练”步骤中的“检查训练样本”子步骤期间，将创建一个仪表盘以管理检查过程。 在仪表盘中，工作单元、待检查的训练样本和检查过程的状态全部可见。 仪表盘将检查过程直观显示，使过程能够高效完成。