ee.Model.fromVertexAi

Возвращает объект ee.Model, полученный из описания конечной точки модели Vertex AI. (См. https://cloud.google.com/vertex-ai).

Использование Возвраты
ee.Model.fromVertexAi(endpoint, inputProperties , inputTypeOverride , inputShapes , proj , fixInputProj , inputTileSize , inputOverlapSize , outputTileSize , outputBands , outputProperties , outputMultiplier , maxPayloadBytes , payloadFormat ) Модель
Аргумент Тип Подробности
endpoint Нить Название конечной точки для прогнозирования.
inputProperties Список, по умолчанию: null Свойства передаются с каждым экземпляром предсказания. Предсказания изображений являются мозаичными, поэтому эти свойства будут продублированы в каждый экземпляр мозаичного изображения. По умолчанию свойства отсутствуют.
inputTypeOverride Словарь, по умолчанию: null Типы, к которым будут преобразованы входные данные модели, если они указаны. Допустимы как полосы изображения, так и свойства изображения/признака.
inputShapes Словарь, по умолчанию: null Фиксированная форма входных полос массива. Для каждой полосы массива, не указанной в заданном значении, фиксированная форма массива будет автоматически определена на основе немаскированного пикселя.
proj Проекция, по умолчанию: null Входная проекция, в которой производится выборка всех полос. По умолчанию используется проекция первой полосы изображения.
fixInputProj Логическое значение, по умолчанию: null Если значение равно true, пиксели будут отбираться в фиксированной проекции, указанной параметром 'proj'. В противном случае используется выходная проекция. По умолчанию — false.
inputTileSize Список, по умолчанию: null Прямоугольные размеры пиксельных фрагментов, передаваемых в экземпляры прогнозирования. Необходимы для прогнозирования изображений.
inputOverlapSize Список, по умолчанию: null Величина перекрытия смежных плиток по осям X/Y вдоль каждого края пиксельных плиток, передаваемых в экземпляры предсказания. По умолчанию [0, 0].
outputTileSize Список, по умолчанию: null Прямоугольные размеры пиксельных тайлов, возвращаемых платформой искусственного интеллекта. По умолчанию используется значение из параметра 'inputTileSize'.
outputBands Словарь, по умолчанию: null Сопоставление названий выходных полос со словарем информации о выходных полосах. Допустимые поля информации о полосах: 'type' и 'dimensions'. 'type' должно быть значением типа ee.PixelType, описывающим выходную полосу, а 'dimensions' — необязательным целым числом, указывающим количество измерений в этой полосе, например, "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". Необходимо для прогнозирования изображений.
outputProperties Словарь, по умолчанию: null Сопоставление имен выходных свойств со словарем информации о выходных свойствах. Допустимые поля информации о свойствах: 'type' и 'dimensions'. 'type' должно быть типом ee.PixelType, описывающим выходное свойство, а 'dimensions' — необязательное целое число, указывающее количество измерений для этого свойства, если оно является массивом, например, "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". Требуется для прогнозирования на основе FeatureCollections.
outputMultiplier Число с плавающей запятой, значение по умолчанию: null Приближенное значение увеличения объема данных на выходе модели по сравнению с входными данными модели. Если указано, оно должно быть >= 1. Это необходимо только в том случае, если модель производит больше данных, чем потребляет, например, модель, которая принимает 5 каналов и производит 10 выходных данных на пиксель.
maxPayloadBytes Длинный, значение по умолчанию: null Ограничение на размер полезной нагрузки прогноза в байтах. По умолчанию — 1,5 МБ (1 500 000 байт).
payloadFormat Строка, по умолчанию: null Формат полезной нагрузки записей в запросах и ответах на предсказания. Один из следующих вариантов: ['SERIALIZED_TF_TENSORS', 'RAW_JSON', 'ND_ARRAYS', 'GRPC_TF_TENSORS', 'GRPC_SERIALIZED_TF_TENSORS', 'GRPC_TF_EXAMPLES']. По умолчанию используется 'SERIALIZED_TF_TENSORS'.