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Esri使用了一个默认的转换集，但我在任何地方都找不到它们的文档。本页说明:默认情况下，prepare_data()使用一组默认的转换来进行数据增强，这对卫星图像很有效。这些变换随机旋转、缩放和翻转图像，这样模型每次看到的图像都不同。或者，用户可以使用fast组合自己的转换。人工智能转换为他们希望执行的特定数据增强。您必须深入研究代码，以了解每个模型类型都做了什么。prepare_data函数在C:\Program Files\ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\ arcgispro-py3\Lib\site-packages\arcgis\learn\_data.py例如，对于MaskRCNN，这在代码中:if dataset_type == 'RCNN_Masks': ....如果_image_space_used == _map_space: train_tfms = [crop(size=chip_size, p=1)]，则range =(0,1)。， row_pct=ranges, col_pct=ranges)， dihedral_affine()，亮度(change=(0.4, 0.6))，对比度(scale=(1.0, 1.5))， rand_zoom(scale=(1.0, 1.2))] else: train_tfms = [crop(size=chip_size, p=1.]， row_pct=ranges, col_pct=ranges)，亮度(change=(0.4, 0.6))，对比度(scale=(1.0, 1.5))， rand_zoom(scale=(1.0, 1.2))] val_tfms = [crop(size=chip_size, p=1.]， row_pct=0.5, col_pct=0.5)] tfms = (train_tfms, val_tfms)因此，从代码中可以清楚地看出，您需要一个训练转换列表和一个验证转换列表。 Then they are combined into a tuple and that is what you put in the prepare_data transforms parameter. Here is the documentation for the fastai transforms: https://fastai1.fast.ai/vision.transform.html Something like this should get you started (the get_transforms function is an easy way, but you can individually create your own transforms also): from fastai.vision.transform import get_transforms tfms=get_transforms(do_flip=True, flip_vert=True, max_rotate=None, max_zoom=1, max_lighting=None, max_warp=None, p_affine=None, p_lighting=None, xtra_tfms=None) tfms=(tfms1,tfms2) data=arcgis.learn.prepare_data(r'G:\data_training', class_mapping={0: 'tree'}, chip_size=640, val_split_pct=0.1, batch_size=2,transforms=tfms,resize_to=800) I haven't really played around with transforms much yet, so please let me know how you go. ．.．查看更多

尝试制作特征层工具。有一些工具说他们需要一个功能层，但很乐意与功能类一起工作，然而这个工具可能实际上需要一个功能层。工具文档确实说了特性类…实际的误差是多少? ．.．查看更多

如果你看一下Viewshed任务的REST页面，你会看到在Input_Observation_Point下，它将接受一个名为OffsetA的字段。在这里，您可以为输入点指定从仰角表面的偏移量。我附上了一个屏幕截图，展示如何修改示例以使用偏移量。当使用100的偏移量时，视野会进一步向北延伸到山脊上。 ．.．查看更多

现在这个问题似乎得到了解决。完全卸载ArcGIS Pro。删除文件夹:C:\Users\\AppData\Local\ESRI\ Fresh新安装的ArcGIS Pro 2.7。应用2.7.3补丁。从github安装程序安装深度学习框架。克隆默认环境，在Python命令提示符下运行:conda install arcgis Installed successfully, no error occurred.(安装成功，没有错误)Conda列表显示已安装arcgis 1.8.5。成功地训练和推断了我的一个模型，所以现在似乎都在工作。(arcgispro-py3-clone) E:\deep_learning_esri\change_detection>conda list # packages in environment at C:\Users\\AppData\Local\ESRI\conda\envs\arcgispro-py3-clone: # _tflow_select 2.1.0 gpu absl-py 0.11.0 py37haa95532_0 aiohttp 3.6.3 py37he774522_0 appdirs 1.4.4 py_0 arcgis 1.8.5 py37_1783 ESRI arcgispro 2.7 0 ESRI arcpy 2.7 py37_arcgispro_26810 [arcgispro] ESRI .....在esri anaconda回购中有一些最近的活动，所以我怀疑那里的包有问题，现在已经解决了。 conda 4.0 MB win-64/arcgis-1.8.5-py38_1783.tar.bz2 23 hours and 37 minutes ago conda 4.2 MB win-64/arcgis-1.8.5-py37_1783.tar.bz2 23 hours and 38 minutes ago conda 4.0 MB win-64/arcgis-1.8.5-py36_1783.tar.bz2 23 hours and 38 minutes ago ．.．查看更多

正是上面的错误导致了这个问题:RuntimeError: CUDA内存不足。这意味着在运行“检测对象”工具时，显卡上的所有专用内存都将被耗尽。Batch Size参数控制一次有多少图像片段被发送到显卡进行检测。您需要减小工具中的批处理大小参数，直到它正常运行为止。我建议一开始将它设置为1或2，如果需要，以后可以增加它。请查看所附的截图，看看Batch Size参数可以在哪里找到。 ．.．查看更多

试试这个:import torch torch.cuda。is_available = lambda: False device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')它肯定在我的系统上使用cpu，如截图所示。顺便说一句，我也得到了一个错误，试图更新Python API，详情在这里-它是一样的你?无法通过conda: InvalidSpecError: Invalid spec: >=安装\upgrade ．.．查看更多