错误032659训练深度学习模型

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06-12-2021 06:54上午
NayaraV
通过
新贡献者II

我使用过ArcGIS Pro的试用版,能够训练32位的6个波段(通道)深度学习模型。但现在几天后,我获得了ArcGIS Pro 2.8的许可证,我只能用8位的3个波段(通道)训练一张图像。即使我已经把我的图像修改为3带8位,我仍然有这个问题。

我出口作为分类瓷砖。

我看到过去的帖子都没有明确的答案。所以,我正在创建这个帖子,也许有人可以看到这个并帮助它。

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NayaraV
通过
新贡献者II

终于成功了!我通过卸载2.8版本和安装2.7版本解决了这个问题。(我克隆了环境并安装了深度学习包,就像我从试用版开始做的那样)。
2.7版本没有出现3带8位的错误等错误,可以完成训练。重要的是,我意识到在导出数据期间设置的瓷砖大小会在使用较小的瓷砖大小时出现错误。

谢谢你的帮助和回答从这里Tim_McGinnes而且JayantaPoddar

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8回答说
JayantaPoddar
通过 尊敬的贡献者
尊敬的贡献者

我不擅长深度学习。

但是您是否在模型参数下定义了合适的模型类型?虽然它是可选的,但检查定义参数是否有助于消除错误。

接触到Esri技术支持也许是最好的选择。



认为位置
NayaraV
通过
新贡献者II

在这种情况下,我将我的训练导出为分类瓷砖,所以我尝试使用deeplabv3和骨干模型:vgg19进行训练。然而,在我点击“运行”(加载我的输入训练文件夹后)出现一个“x”输入训练数据和这个错误消息。

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Tim_McGinnes
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临时贡献者III

出现这种错误的常见原因是没有安装深度学习框架,或者没有激活正确的Python环境。

在ArcGIS Pro设置中,选择“Python”。首先检查是否安装了大约280个包。您应该看到一些pytorch模块,包括torchvision,如下所示。

tim_mcginnes_2 - 1623537157163. - png

您还可以单击“管理环境”按钮,查看是否有其他Python克隆环境安装了深度学习包。如果是这样,那么这个环境应该是活跃的。

如果看不到已安装的深度学习包,请先确认默认安装arcgispro-py3环境是活动的(如上面的屏幕截图所示)。然后去Esri深度学习框架Github下载并安装适合您的版本的深度学习库安装程序。

tim_mcginnes_3 - 1623537570339. - png

注意:这些安装程序将把深度学习包放在默认值中arcgispro-py3环境。如果您需要克隆环境并使用深度学习,那么请确保在安装后克隆环境。

ArcGIS Pro 2.8的深度学习安装程序还没有发布,但你可以按照我对下面帖子的回答中的说明手动安装它:

//www.gobook3.com/t5/member-introductions/deep-learning/m-p/1067694#M880

NayaraV
通过
新贡献者II

谢谢你的回答,是的,我安装了深度学习框架,自从试用版本以来,我已经克隆了arcgispro-py3来处理我在youtube上看到的数据。

当我看到你的消息时,我刚刚卸载了2.8版本,并安装了2.7版本来做一些测试,如果可以解决我的问题。就像我之前对trial和2.8做的一样,我又对2.7做了一次。安装的包数量比你的少251个,但工作正常,没有出现3带8位的错误,最终完成训练。

我意识到在导出过程中的瓦大小可能会影响使用2.7版本的低瓦大小,这开始再次出现错误。我安装了你现在推荐的其他包,以了解是否可以帮助,错误继续为这种低瓦大小。我认为这可能是较小瓷砖尺寸的限制。

我是如何安装的,我使用的是2.7版本,我不知道你的建议是否可以解决2.8版本。但是我真的很感谢你的帮助。

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NayaraV
通过
新贡献者II

终于成功了!我通过卸载2.8版本和安装2.7版本解决了这个问题。(我克隆了环境并安装了深度学习包,就像我从试用版开始做的那样)。
2.7版本没有出现3带8位的错误等错误,可以完成训练。重要的是,我意识到在导出数据期间设置的瓷砖大小会在使用较小的瓷砖大小时出现错误。

谢谢你的帮助和回答从这里Tim_McGinnes而且JayantaPoddar

MartyRyan
通过
新贡献者III

这似乎很愚蠢——为什么我必须卸载当前版本的Pro,重新安装以前的版本才能让工具工作。我成功地导出了训练数据,之前训练了一个模型-我使用了与上次相同的设置,并得到了这个错误,并试图再次运行它。

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Wiama99
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新的因素

你解决这个错误了吗?

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MartyRyan
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新贡献者III

是的,显然-我小心地将图像和标签的输出文件夹设置在父文件夹之外的文件夹中,我的其他数据是。不过我并不乐观——我已经经历了多次收集训练样本、导出和训练的迭代。

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