ArcGIS Image Server ofrece un conjunto de herramientas de aprendizaje profundo con flujos de trabajo integrales para clasificar y detectar objetos en imágenes. Dichas herramientas permiten generar datasets de muestra de entrenamiento y exportarlos a un marco de aprendizaje profundo para desarrollar un modelo de aprendizaje profundo. Después, podrá llevar a cabo flujos de trabajo de inferencia de datos, como la clasificación de imágenes y la detección de objetos.
Nota:
Para sacar partido al procesamiento de GPU en un sitio del servidor de análisis de ráster de varios equipos con Windows, es necesario que haya al menos una GPU disponible en cada nodo de servidor del sitio. No se requiere ninguna tarjeta de GPU para ejecutar las herramientas de aprendizaje profundo en su implementación de análisis de ráster de ArcGIS Image Server. Si el equipo servidor de análisis de ráster no cuenta con ninguna tarjeta de GPU, las herramientas se pueden ejecutar en la CPU. En el equipo servidor de análisis de ráster solo con CPU, los usuarios deben instalar el build Math Kernel Library (MKL) de las bibliotecas de Python de aprendizaje profundo concretamente para los paquetes TensorFlow y PyTorch.
En 10.8, el análisis de ráster de inferencia de aprendizaje profundo puede usar varias GPU al mismo tiempo en un solo equipo.
Nota:
El análisis de ráster en un entorno de ArcGIS Image Server puede utilizar los módulos de Python de TensorFlow, PyTorch y Keras con GPU. La utilización de varias GPU por nodo de servidor es aplicable a algunas configuraciones de modelo de aprendizaje profundo predefinidas en ArcGIS. Incluyen TensorFlow (ObjectDetectionAPI y DeepLab), Keras (MaskRCNN) y PyTorch.
Agregar compatibilidad para el aprendizaje profundo a una implementación de análisis de ráster de Windows y Linux
Una vez que haya configurado ArcGIS Image Server y su implementación de análisis de ráster, debe instalar paquetes de marcos de aprendizaje profundo compatibles para trabajar con herramientas de aprendizaje profundo.
Para disponer de instrucciones sobre cómo instalar paquetes de aprendizaje profundo, consulte Guía de instalación de aprendizaje profundo 
para ArcGIS Image Server 10.8.1.
Uso de GPU
En 10.8, varias instancias de servicio pueden usar la GPU en cada nodo del servidor. La cantidad máxima de instancias por equipo del servicio RasterProcessingGPU debe estar establecida según el número de tarjetas GPU instaladas y destinadas a la computación de aprendizaje profundo en cada equipo, el valor predeterminado es 1.
Precaución:
No aumente el número máximo de instancias por equipo para este servicio si solo hay una tarjeta GPU por equipo.Compruebe los valores mínimo y máximo del número de instancias en ArcGIS Server Manager. Vaya a Servicios > Administrar servicios > RasterProcessingGPU y haga clic en RasterProcessingGPU para ir a la página de edición. En la pestaña Agrupación, compruebe los valores mínimo y máximo del número de instancias. El número mínimo y máximo predeterminado de instancias por equipo es 1. Para utilizar varias GPU por equipo, la cantidad máxima de instancias por equipo debe modificarse para que sea igual a la cantidad de tarjetas GPU instaladas por equipo. Por ejemplo, si cada equipo servidor tiene dos GPU, el número máximo de instancias por equipo debe cambiarse a 2. Haga clic en Guardar y Reiniciar para aplicar los cambios.
La cantidad mínima de instancias por equipo del servicio RasterProcessingGPU se establece en 1 como valor predeterminado. Si solo hay una tarjeta de GPU disponible para cada nodo de servidor, puede que tenga que reiniciar el servicio RasterProcessingGPU si desea ejecutar inferencias de modelo de manera secuencial entre distintos marcos de aprendizaje profundo. Por ejemplo, envíe el primer trabajo para la inferencia del modelo TensorFlow; una vez terminado, reinicie el servicio RasterProcessingGPU y, después, envíe el segundo trabajo para la inferencia del modelo PyTorch.
Todas las solicitudes de sus flujos de trabajo de análisis de ráster de aprendizaje profundo incluyen un parámetro de entorno processorType. Asegúrese de que este parámetro especifique adecuadamente si se debe usar CPU o GPU al realizar solicitudes. El parámetro de entorno processorType está definido en la interfaz de la herramienta o función ráster en ArcGIS Pro, Map Viewer, ArcGIS REST API o ArcGIS API for Python.