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 ライブラリー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 ライブラリーがインストールされています。 現在の ArcGIS Pro バージョンで動作しますか？
ライブラリー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？
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？
画像 タブのすべての Image Analyst ディープ ラーニング ジオプロセシング ツールといくつかの ディープ ラーニング ツール (ディープ ラーニングに使用するラベル オブジェクト ウィンドウや ディープ ラーニング モデルの確認 ウィンドウなど) には、ArcGIS Image Analyst エクステンションが必要です。 ディープ ラーニング モデルのトレーニング ウィザードと フィーチャの抽出 ツールには、ArcGIS Image Analyst エクステンションと ArcGIS Pro Advanced ライセンスが必要です。 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 エクステンションが必要です。
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 ライブラリー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 ライブラリーがインストールされています。 現在の ArcGIS Pro バージョンで動作しますか？
いいえ。ArcGIS Pro 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 ライブラリーが必要です。 既存のパッケージやライブラリー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？
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アイテム |
サポートおよび推奨される要件 |
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GPU タイプ |
CUDA 計算機能 5.0 (最小) を搭載した NVIDIA GPU、ただし 6.1 以降を推奨します。 GPU の計算機能を特定するには、CUDA 対応カードのリストをご参照になるか、システム要件チェッカーの CUDA の計算セクションをご確認ください。 |
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GPU ドライバー |
NVIDIA GPU ドライバー: バージョン 527.41 以降が必要です。 |
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専用のグラフィックス メモリー |
最小: 6 GB |
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推奨: 16 GB 以上 |
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メモリー要件は、使用されているモデル アーキテクチャーおよびバッチ サイズによって異なります。 |
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分類、ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類、ディープ ラーニングを使用した変化の検出、ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 などの ArcGIS Image Analyst 推論ツール。
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。
CPU の役割は何ですか？GPU を使用してディープ ラーニング モデルをトレーニングするのはどのような場合ですか？
実際のモデルのトレーニングを主に担当するのは GPU ですが、CPU は重要なサポート役を果たし、データの読み込み、前処理、データ拡張などのタスクを処理します。 特定のフレームワークやオペレーティング システムを使用する場合など、場合によっては CPU が制限要因になることもあります。 これは、特に大きなデータセットや複雑なデータ変換を操作する場合に、トレーニングの速度に影響する可能性があります。 大きな画像チップを使用する場合、データ拡張によって CPU リソースが大量に消費される可能性があります。 トレーニングでデータ拡張が必要ない場合は、[なし] に設定するとパフォーマンスを最適化できます。
ソフトウェアと互換性のない古い GPU を使用しているか、メモリーの少ない 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 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 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 メモリー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。
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ー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 メモリー使用量] で、GPU メモリー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ー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。 メモリー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。
ArcGIS Pro には、Maxwell CUDA アーキテクチャー以降の GPU が必要です。古い GPU はサポートされていません。 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。
ライブラリー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 Pro 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 Pro 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 Pro のインストール場所で見つけることができます。 ArcGIS Pro 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ーにアクセスすることができます。
ライブラリー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 3.6 で必要なライブラリー バージョンは何ですか？
必要なライブラリー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 Pro に必要なライブラリー 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。