ENVI深度学习模块对计算机环境的要求

ENVI深度学习模块对计算机环境的要求

ENVI深度学习工具基于TensorFlow构建，要求显卡是英伟达芯片（NVIDIA GPU Card），并且显卡的CUDA® Compute Capability（运算能力）为3.5或者更高，可通过https://developer.nvidia.com/cuda-gpus网站查询NVIDIA各类显卡的CUDA运算能力。推荐显存为**8GB**，能达到一个更高的运算效率。

深度学习模块版本与ENVI对应、显卡驱动版本要求

显卡驱动下载地址

https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn

ENVI深度学习工具（Deep Learning Module）让没有编程经验、图像识别等背景知识的空间信息从业者，也能轻松使用近几年风靡全球的深度学习技术应用于遥感图像解译，不是非要配备高性能的企业级计算机环境，甚至普通笔记本就能轻松驾驭。

为了提高运算效率，强烈要求计算机的显卡支持GPU运算，如下表所示，使用CPU和不同性能的GPU计算的处理表现。本文介绍如何给ENVI深度学习工具选择GPU计算环境。

注：24.2GB的0.5米SuperView-1数据，有效覆盖面积520平方公里，42961×75743×4波段。影像覆盖城市区域，利用深度学习工具提取建筑物信息。

显卡的选择

ENVI深度学习工具基于TensorFlow构建，要求显卡是英伟达芯片（NVIDIA GPU Card），并且显卡的CUDA® Compute Capability（运算能力）为3.5或者更高，可通过https://developer.nvidia.com/cuda-gpus网站查询NVIDIA各类显卡的CUDA运算能力。推荐显卡的**显存**为**8 GB**，能达到一个更高的运算效率。

如果使用AMD等厂商芯片的显卡，运行训练模型工具时会报错。

显卡驱动的选择

NVIDIA显卡驱动要求版本见本文最上方的表格。可访问https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn下载各个版本的驱动。

已安装显卡驱动版本可通过设置或控制面板查看，例如截图中机器安装的驱动版本为472.91。

设置中查看：

控制面板中查看：

测试环境是否满足要求

NVIDIA显卡能否被ENVI深度学习工具识别，可通过Toolbox/Deep Learning/Deep Learning Guide Map工具中的Tools > Test Installation and Configuration工具测试。

重要提示：从3.0版本开始，在进行环境测试时的训练参数对于显卡性能要求较高，有可能提示模型训练失败，显存不足等。这不代表计算机环境不能用于深度学习，只需要在后续实际的模型训练中，设置较小的Patch Size参数即可。

图：GPU诊断工具和不能识别GPU的诊断信息

操作系统的选择

ENVI深度学习工具支持的操作系统如下表所示：