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基于RTX30显卡的ArcGIS Pro2.8深度学习环境配置

Python 更新时间: 发布时间: 计算机考试归档 最新发布

基于RTX30显卡的ArcGIS Pro2.8深度学习环境配置

问题描述

基于我不知道的原因,ArcGIS Pro2.8并不支持RTX30显卡,在深度学习模型训练中会出现模型精度极低,loss等值为nan的情况,具体可看ESRI讨论贴:https://github.com/Esri/deep-learning-frameworks/issues/17
帖中总结出的问题具体如下:

解决思路

进入正题,配置argis pro2.8深度学习环境以支持RTX30显卡的思路是:
1、安装CUDA11和对应cudnn;
2、arcgis pro2.8深度学习环境库包替换。

1、安装CUDA11+cudnn 第一步:检查电脑的显卡类型

第二步:下载cuda11安装包并安装

博主的显卡是11.4,但是安装了11.1的cuda,这是基于arcgis pro深度学习库包版本考虑,最后应验证cuda安装成功。
CUDA11.1下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.1-download-archive

第三步:安装对应版本的cudnn并配置环境变量

cudnn下载地址:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn
以上参照博客配置即可:https://blog.csdn.net/A496608119/article/details/112855153

配置ArcGIS Pro2.8深度学习环境 第一步:配置深度学习环境arcgispro-py3

安装参照ESRI Github:https://github.com/Esri/deep-learning-frameworks/blob/master/README.md?rmedium=links_esri_com_b_d&rsource=https%3A%2F%2Flinks.esri.com%2Fdeep-learning-framework-install
下载ArcGIS Pro2.8深度学习环境配置程序:

下载完成后运行MSI文件,运行完成后,ArcGIS Pro2.8便可在自带arcgispro-py3环境中执行深度学习工具。

运行完成后打开ArcGIS Pro2.8,执行训练模型工具,可执行成功即代表环境配置成功。

第二步:克隆arcgispro-py3环境到deepleanring

打开ArcGIS Pro的python交互式终端
输入命令:conda create -n deeplearning --clone arcgispro-py3
完成自有环境的克隆后,输入命令:activate deepleanring
激活新环境后,将在此环境中进行库包的替换。

第三步:替换deeplearning环境中的库包

先贴上我配置完成的库包列表:
(deeplearning) C:WINDOWSsystem32>conda list

替换的库包应下载ESRI提供的库包,地址:https://anaconda.org/esri/repo?page=1
主要替换pytorch所关联到的库包,所有替换的库包可以直接下载tar.bz2文件,库包不进行升级或降级,核心库包pytorch仍旧采用1.4.0版本,ESRI提供了基于cuda11.2+cudnn8.1的pytorch:

ESRI提供的下载源没有的库包,可以从清华源下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
下载好的库包采用conda命令安装:conda install ********.tar.bz2(***为库包文件本地路径)。
最后输入:proswap deeplearning,将ArcGIS Pro2.8的python环境替换为新环境。

第四步:修改ArcGIS Pro的小BUG

训练模型时会GBK错误,需要修改C:Program FilesArcGISProbinPythonenvsdeeplearningLibsite-packagesarcgislearn_data.py中的代码,在脚本中with open() as f中添加encoding=“utf-8”,修改完成后即可。

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