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Configurer ArcGIS Image Server pour l’analyse raster d’apprentissage profond

ArcGIS Image Server offre une suite d’outils d’apprentissage profond avec des processus détaillés qui permettent de classer et de détecter des objets dans l’imagerie. Ces outils permettent de générer des jeux de données d’échantillon d'apprentissage et de les exporter dans une structure d’apprentissage profond en vue de développer un modèle d’apprentissage profond. Vous pouvez ensuite exécuter différents processus sur les données, tels que la classification d’images et la détection d’objets.

Pour exécuter les outils d’apprentissage profond sur le déploiement d’analyse raster de ArcGIS Image Server, une unité de traitement graphique (GPU) doit être disponible sur chaque nœud de serveur du site.

Remarque :

Dans la version 10.7, l’analyse raster ne peut pas utiliser plusieurs GPU simultanément sur une seule machine. Si vous exécutez un processus d’analyse raster d’apprentissage profond sur une machine qui comporte plusieurs GPU, une seule GPU est utilisée.

L’analyse raster dans ArcGIS Image Server peut utiliser la structure TensorFlow ou Keras Python avec les GPU. Un outil de script est inclus dans l’installation ArcGIS Image Server pour vous aider à configurer la structure Python de votre choix.

Ajouter la prise en charge de l’apprentissage profond dans un déploiement d’analyse raster

Une fois que vous avez configuré votre déploiement d’analyse raster, procédez comme suit pour installer les ressources Python d’apprentissage profond. Si votre site ArcGIS Image Server comporte plusieurs nœuds, répétez ces étapes sur chaque nœud de serveur.

Le compte de système d’exploitation que vous utilisez pour réaliser ces étapes doit être le compte de service pour ArcGIS Image Server.

  1. Installez les pilotes NVIDIA appropriés pour CUDA Toolkit sur la machine.

    Consultez le NVIDIA site web CUDA pour en savoir plus.

  2. Installez la bibliothèque cuDNN (CUDA Deep Neural Network).

    Consultez le site web NVIDIA cuDNN pour en savoir plus.

  3. Ouvrez un terminal avec l’identité de l’utilisateur qui a installé ArcGIS Image Server.
  4. Accédez au dossier <ArcGIS Server installation directory>/tools/arcgis-imageDL-setup.
  5. Exécutez l'outil avec la commande suivante : ./arcgis-imageDL-setup.

    L’aide de l’outil apparaît.

  6. Installez la structure Python que vous souhaitez utiliser pour l’analyse raster d’apprentissage profond, c’est-à-dire TensorFlow ou Keras.
    • Pour installer TensorFlow, exécutez la commande ./arcgis-imageDL-setup install tensorflow
    • Pour installer Keras, exécutez la commande ./arcgis-imageDL-setup install keras
  7. Répétez les étapes 1 à 6 sur chaque machine du site ArcGIS Image Server.

    Une seule instance du service est autorisée à utiliser la GPU sur chaque nœud de serveur. Le nombre maximal d’instances par machine du service RasterProcessingGPU doit toujours être défini sur 1, qui est la valeur par défaut.

  8. Vérifiez le nombre maximal d’instances par machine du service RasterProcessingGPU dans ArcGIS Server Manager. Accédez à Services > Manage Services (Gérer des services) > RasterProcessingGPU, puis cliquez sur RasterProcessingGPU pour accéder à la page de mise à jour. Sous l’onglet Pooling (Groupage), vérifiez que l’option Maximum instances (Maximum d’instances) par machine est définie sur 1.

    Attention :
    N’augmentez pas le nombre maximal d’instances par machine pour ce service.

  9. Redémarrez ArcGIS Image Server pour l’analyse raster après être passé à l’environnement cloné dans lequel les modules Python d’apprentissage profond sont installés.