arcgis server10.8环境配置深度学习环境

arcgis server10.8环境配置深度学习环境

ArcGIS Image Server 提供一套使用端到端工作流的深度学习工具,用于分类和检测影像中的对象。这些工具允许您生成训练样本数据集并将其导出至深度学习框架,以开发深度学习模型。然后,您可以执行数据推断工作流,如影像分类和对象检测。

注:
要在运行 Windows 的多机栅格分析服务器站点上利用 GPU 处理,则站点中每个服务器节点上必须至少有一个可用的 GPU。在 ArcGIS Image Server 的栅格分析部署上运行深度学习工具并不需要 GPU 卡。如果栅格分析服务器计算机没有 GPU 卡,则工具可以在 CPU 上运行。对于仅具有 CPU 的栅格分析服务器计算机,用户需要安装专用于 TensorFlow 和 Pytorch 包的 MKL (Math Kernel Library) 内部版本深度学习 Python 库。

在 10.8 版本中,深度学习推断栅格分析可以在一台计算机上同时使用多个 GPU。

注:
ArcGIS Image Server 环境中的栅格分析可以将 TensorFlow、PyTorch、CNTK 和 Keras Python 模块与 GPU 配合使用。利用每个服务器节点的多个 GPU 适用于 ArcGIS 中预定义的某些深度学习模型配置。其中包括 Tensorflow(ObjectDetectionAPI 和 DeepLab)、Keras (MaskRCNN) 以及 PyTorch。

向 Windows 栅格分析部署添加深度学习支持
配置您的栅格分析部署后,请按照以下步骤在 Windows 环境中安装深度学习 Python 资源。如果您的 ArcGIS Image Server 站点具有多个节点,请在每个服务器节点上重复这些步骤。

执行这些步骤的 OS 帐户与安装 ArcGIS Image Server 的帐户必须为同一账户。

如果您要将 GPU 用于深度学习栅格分析工作流,请安装相应的 NVIDIA GPU 驱动程序。
浏览至 ArcGIS Server 安装程序随附的默认 Python 环境。此默认 Python 安装程序位于 C:\Program Files\ArcGIS\Server\framework\runtimes\ArcGIS\bin\Python。
激活默认 Python 环境 arcgispro-py3。在 C:\Program Files\ArcGIS\Server\framework\runtime\ArcGIS\bin\Python\Scripts 文件夹中,键入命令 .\proenv.bat。
从默认 Python 环境 arcgispro-py3 中克隆一个新的 Python 环境。输入命令 conda create --name DeepLearningEnv --clone arcgispro-py3。
可以指定新的深度学习 Python 环境名称,例如“DeepLearningEnv”

激活新的 Python 环境。输入命令 activate DeepLearningEnv。激活新的 Python 环境后,新的环境名称将显示在路径开头:(DeepLearningEnv) C:\Program Files\ArcGIS\Server\framework\runtime\ArcGIS\bin\Python\Scripts
请安装所有必需的深度学习 Python 库。在 C:\Program Files\ArcGIS\Server\framework\runtime\ArcGIS\bin\Python\Scripts 文件夹中,键入命令:
conda install tensorflow-gpu=1.14.0
conda install keras-gpu=2.2.4
conda install scikit-image=0.15.0
conda install Pillow=6.1.0
conda install fastai=1.0.54
conda install pytorch=1.1.0
conda install libtiff=4.0.10
安装所有必要的 Python 模块后,运行 proswap 批处理脚本,将栅格分析服务使用的默认 Python 3.6 环境交换到新环境。输入命令 .\proswap.bat -n DeepLearningEnv。
在 ArcGIS Image Server 站点中的每台计算机上重复步骤 3 至 7。
成功安装深度学习 Python 包后,请重新启动 ArcGIS Image Server 进行栅格分析。

https://enterprise.arcgis.com/zh-cn/portal/latest/administer/windows/configure-and-deploy-arcgis-enterprise-for-deep-learning-raster-analytics.htm
配置 ArcGIS Image Server 以进行深度学习栅格分析
arcgis server10.8环境配置深度学习环境_第1张图片
arcgis server10.8环境配置深度学习环境_第2张图片

arcgis server10.8环境配置深度学习环境_第3张图片
arcgis server10.8环境配置深度学习环境_第4张图片
arcgis server10.8环境配置深度学习环境_第5张图片

注:未来待续,有些东西还没梳理完成,有待进一步完善。

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