ee.Model.fromVertexAi

Restituisce un ee.Model da una descrizione di un endpoint del modello Vertex AI. (vedi https://cloud.google.com/vertex-ai).

Avviso: questo metodo è in anteprima pubblica e potrebbe subire modifiche che ne interrompono il funzionamento.

Utilizzo	Resi
ee.Model.fromVertexAi(endpoint, inputProperties, inputTypeOverride, inputShapes, proj, fixInputProj, inputTileSize, inputOverlapSize, outputTileSize, outputBands, outputProperties, outputMultiplier, maxPayloadBytes, payloadFormat)	Modello

Argomento	Tipo	Dettagli
endpoint	Stringa	Il nome dell'endpoint per le previsioni.
inputProperties	Elenco, valore predefinito: null	Proprietà trasmesse con ogni istanza di previsione. Le previsioni delle immagini sono affiancate, quindi queste proprietà verranno replicate in ogni istanza del riquadro dell'immagine. Il valore predefinito è nessuna proprietà.
inputTypeOverride	Dizionario, valore predefinito: null	Tipi a cui verranno forzati gli input del modello, se specificati. Sono valide sia le bande di immagini sia le proprietà di immagine/caratteristica.
inputShapes	Dizionario, valore predefinito: null	La forma fissa delle bande dell'array di input. Per ogni banda dell'array non specificata, la forma fissa dell'array verrà dedotta automaticamente da un pixel non mascherato.
proj	Proiezione, valore predefinito: null	La proiezione di input in cui campionare tutte le bande. Il valore predefinito è la proiezione predefinita della prima banda di un'immagine.
fixInputProj	Booleano, valore predefinito: null	Se il valore è true, i pixel verranno campionati in una proiezione fissa specificata da "proj". In caso contrario, viene utilizzata la proiezione dell'output. Il valore predefinito è false.
inputTileSize	Elenco, valore predefinito: null	Dimensioni rettangolari dei riquadri di pixel passati alle istanze di previsione. Obbligatorio per le previsioni delle immagini.
inputOverlapSize	Elenco, valore predefinito: null	Quantità di sovrapposizione dei riquadri adiacenti in X/Y lungo ogni bordo dei riquadri di pixel passati alle istanze di previsione. Il valore predefinito è [0, 0].
outputTileSize	Elenco, valore predefinito: null	Dimensioni rettangolari dei riquadri di pixel restituiti da AI Platform. Il valore predefinito è quello di "inputTileSize".
outputBands	Dizionario, valore predefinito: null	Una mappa dai nomi delle bande di output a un dizionario di informazioni sulle bande di output. I campi validi delle informazioni sulle bande sono "type" e "dimensions". "type" deve essere un ee.PixelType che descrive la banda di output, mentre "dimensions" è un numero intero facoltativo con il numero di dimensioni in quella banda, ad esempio: "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". Obbligatorio per le previsioni delle immagini.
outputProperties	Dizionario, valore predefinito: null	Una mappa dai nomi delle proprietà di output a un dizionario di informazioni sulle proprietà di output. I campi validi delle informazioni sulle proprietà sono "type" e "dimensions". "type" deve essere un ee.PixelType che descrive la proprietà di output, mentre "dimensions" è un numero intero facoltativo con il numero di dimensioni per quella proprietà se è un array, ad esempio: "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". Obbligatorio per le previsioni da FeatureCollection.
outputMultiplier	Float, valore predefinito: null	Un'approssimazione dell'aumento del volume di dati per gli output del modello rispetto agli input del modello. Se specificato, deve essere >= 1. Questo è necessario solo se il modello produce più dati di quelli che consuma, ad esempio un modello che prende 5 bande e produce 10 output per pixel.
maxPayloadBytes	Long, default: null	Il limite di dimensioni del payload di previsione in byte. Il valore predefinito è 1,5 MB (1.500.000 byte).
payloadFormat	Stringa, valore predefinito: null	Il formato del payload delle voci nelle richieste e nelle risposte di previsione. Uno tra: ['SERIALIZED_TF_TENSORS, 'RAW_JSON', 'ND_ARRAYS', 'GRPC_TF_TENSORS', 'GRPC_SERIALIZED_TF_TENSORS', 'GRPC_TF_EXAMPLES']. Il valore predefinito è "SERIALIZED_TF_TENSORS".