ee.Model.fromAiPlatformPredictor

Zwraca obiekt ee.Model na podstawie opisu modelu prognozowania AI Platform. (Zobacz https://cloud.google.com/ml-engine/).

Wykorzystanie	Zwroty
ee.Model.fromAiPlatformPredictor(projectName, projectId, modelName, version, region, inputProperties, inputTypeOverride, inputShapes, proj, fixInputProj, inputTileSize, inputOverlapSize, outputTileSize, outputBands, outputProperties, outputMultiplier)	Model

Argument	Typ	Szczegóły
projectName	Obiekt, domyślnie: null	Projekt Google Cloud, do którego należy model. Wycofano: zamiast niego użyj „projectId”.
projectId	Ciąg tekstowy, domyślnie: null	Identyfikator projektu Google Cloud, który jest właścicielem modelu.
modelName	Ciąg tekstowy, domyślnie: null	Nazwa modelu.
version	Ciąg tekstowy, domyślnie: null	Wersja modelu. Domyślnie jest to domyślna wersja modelu AI Platform.
region	Ciąg tekstowy, domyślnie: null	Region wdrożenia modelu. Domyślna wartość to „us-central1”.
inputProperties	Lista, domyślna: null	Właściwości przekazywane z każdą instancją prognozy. Prognozy dotyczące obrazów są umieszczane na kafelkach, więc te właściwości będą powielane w każdym wystąpieniu kafelka obrazu. Domyślnie nie ma żadnych usług.
inputTypeOverride	Słownik, domyślny: null	Typy, do których zostaną przekształcone dane wejściowe modelu, jeśli zostaną określone. Prawidłowe są zarówno pasma obrazu, jak i właściwości obrazu lub cechy.
inputShapes	Słownik, domyślny: null	Stały kształt pasm tablicy wejściowej. W przypadku każdej nieokreślonej grupy tablicy stały kształt tablicy zostanie automatycznie wywnioskowany z niezamaskowanego piksela.
proj	Prognoza, domyślnie: null	Projekcja wejściowa, w której próbkowane są wszystkie pasma. Domyślnie jest to domyślna projekcja pierwszego pasma obrazu.
fixInputProj	Wartość logiczna, domyślnie: null	Jeśli ma wartość Prawda, piksele będą próbkowane w stałej projekcji określonej przez parametr „proj”. W innych przypadkach używana jest projekcja wyjściowa. Wartość domyślna to fałsz.
inputTileSize	Lista, domyślna: null	Prostokątne wymiary kafelków pikseli przekazywanych do instancji prognozowania. Wymagane w przypadku prognoz dotyczących obrazów.
inputOverlapSize	Lista, domyślna: null	Wielkość nakładania się sąsiednich kafelków w osiach X/Y wzdłuż każdej krawędzi kafelków pikseli przekazywanych do instancji prognozowania. Domyślna wartość to [0, 0].
outputTileSize	Lista, domyślna: null	Prostokątne wymiary kafelków pikseli zwróconych z AI Platform. Domyślnie jest to wartość z parametru „inputTileSize”.
outputBands	Słownik, domyślny: null	Mapa nazw pasm wyjściowych do słownika informacji o pasmach wyjściowych. Prawidłowe pola informacji o pasmach to „type” (typ) i „dimensions” (wymiary). „type” powinien być typem ee.PixelType opisującym pasmo wyjściowe, a „dimensions” to opcjonalna liczba całkowita z liczbą wymiarów w tym paśmie, np. "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". Wymagane w przypadku prognoz dotyczących obrazów.
outputProperties	Słownik, domyślny: null	Mapa nazw właściwości wyjściowych na słownik informacji o właściwościach wyjściowych. Prawidłowe pola informacji o właściwościach to „type” i „dimensions”. „type” powinien być typem ee.PixelType opisującym właściwość wyjściową, a „dimensions” to opcjonalna liczba całkowita z liczbą wymiarów dla tej właściwości, jeśli jest to tablica, np. "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". Wymagane w przypadku prognoz z obiektów FeatureCollection.
outputMultiplier	Liczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: null	Przybliżone zwiększenie objętości danych wyjściowych modelu w porównaniu z danymi wejściowymi. Jeśli wartość została określona, musi być większa lub równa 1. Jest to konieczne tylko wtedy, gdy model generuje więcej danych niż zużywa, np. model, który przyjmuje 5 pasm i generuje 10 wartości wyjściowych na piksel.