הודעה: כל הפרויקטים הלא מסחריים שנרשמו לשימוש ב-Earth Engine לפני
15 באפריל 2025 חייבים
לאמת את הזכאות לשימוש לא מסחרי כדי לשמור על הגישה. אם לא תאמתו את החשבון עד 26 בספטמבר 2025, יכול להיות שהגישה שלכם תושעה.
ee.Model.fromAiPlatformPredictor
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
מחזירה ee.Model מתיאור של מודל חיזוי של AI Platform. (מידע נוסף זמין בכתובת https://cloud.google.com/ml-engine/).
| שימוש | החזרות |
|---|
ee.Model.fromAiPlatformPredictor(projectName, projectId, modelName, version, region, inputProperties, inputTypeOverride, inputShapes, proj, fixInputProj, inputTileSize, inputOverlapSize, outputTileSize, outputBands, outputProperties, outputMultiplier) | דגם |
| ארגומנט | סוג | פרטים |
|---|
projectName | אובייקט, ברירת מחדל: null | הפרויקט ב-Google Cloud שבו נמצא המודל. הוצא משימוש: במקומו צריך להשתמש ב-projectId. |
projectId | מחרוזת, ברירת מחדל: null | המזהה של פרויקט Google Cloud שבבעלותו נמצא המודל. |
modelName | מחרוזת, ברירת מחדל: null | שם הדגם. |
version | מחרוזת, ברירת מחדל: null | גרסת המודל. ברירת המחדל היא גרסת המודל שמוגדרת כברירת מחדל ב-AI Platform. |
region | מחרוזת, ברירת מחדל: null | האזור שבו המודל נפרס. ברירת המחדל היא us-central1. |
inputProperties | רשימה, ברירת מחדל: null | מאפיינים שמועברים עם כל מופע של חיזוי. התחזיות לגבי התמונות מוצגות בצורה של משבצות, ולכן המאפיינים האלה ישוכפלו לכל מופע של משבצת תמונה. ברירת המחדל היא ללא נכסים. |
inputTypeOverride | מילון, ברירת מחדל: null | סוגים שאליהם יומר קלט המודל אם צוין. גם רצועות תמונה וגם מאפייני תמונה/תכונה הם תקינים. |
inputShapes | מילון, ברירת מחדל: null | הצורה הקבועה של פסי מערך הקלט. לכל רצועת מערך שלא צוינה, צורת המערך הקבועה תיגזר באופן אוטומטי מפיקסל לא מוסתר. |
proj | תחזית, ברירת מחדל: null | ההטלה של הקלט שבה יתבצע הדגימה של כל הפסים. ברירת המחדל היא ההטלה שמוגדרת כברירת מחדל של הרצועה הראשונה של התמונה. |
fixInputProj | בוליאני, ברירת מחדל: null | אם הערך הוא true, הפיקסלים יידגמו בהטלה קבועה שצוינה על ידי 'proj'. אחרת, נעשה שימוש בהטלת הפלט. ברירת המחדל היא False. |
inputTileSize | רשימה, ברירת מחדל: null | מידות מלבניות של משבצות פיקסלים שמועברות למופעי חיזוי. חובה לחיזוי תמונות. |
inputOverlapSize | רשימה, ברירת מחדל: null | כמות החפיפה של משבצות סמוכות בציר X/Y לאורך כל קצה של משבצות פיקסלים שמועברות למופעי חיזוי. ברירת המחדל היא [0, 0]. |
outputTileSize | רשימה, ברירת מחדל: null | מידות מלבניות של משבצות פיקסלים שמוחזרות מ-AI Platform. ערך ברירת המחדל הוא הערך של inputTileSize. |
outputBands | מילון, ברירת מחדל: null | מיפוי משמות של פסי פלט למילון של פרטי פסי פלט. השדות החוקיים של פרטי הפס הם type ו-dimensions. הפרמטר type צריך להיות ee.PixelType שמתאר את פס הפלט, והפרמטר dimensions הוא מספר שלם אופציונלי עם מספר המימדים בפס הזה, למשל: "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". חובה לחיזוי תמונות. |
outputProperties | מילון, ברירת מחדל: null | מיפוי משמות של נכסי פלט למילון של פרטי נכסי פלט. השדות התקינים של פרטי הנכס הם 'type' (סוג) ו-'dimensions' (מאפיינים). הערך של 'type' צריך להיות ee.PixelType שמתאר את מאפיין הפלט, והערך של 'dimensions' הוא מספר שלם אופציונלי עם מספר המימדים של המאפיין הזה אם הוא מערך, למשל: "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". נדרש לתחזיות מ-FeatureCollections. |
outputMultiplier | מספר ממשי (float), ברירת מחדל: null | קירוב של הגידול בנפח הנתונים של פלט המודל ביחס לקלט המודל. אם מציינים ערך, הוא חייב להיות גדול מ-1 או שווה לו. הפעולה הזו נדרשת רק אם המודל מייצר יותר נתונים ממה שהוא צורך, למשל, מודל שלוקח 5 רצועות ומייצר 10 פלטים לכל פיקסל. |
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[],["This document describes the `ee.Model.fromAiPlatformPredictor` function, which retrieves an `ee.Model` from an AI Platform prediction model. Key parameters include `projectId`, `modelName`, `version`, and `region` to locate the model. Input and output specifications are defined by `inputProperties`, `inputTypeOverride`, `inputShapes`, `outputBands`, and `outputProperties`. Image predictions require `inputTileSize`, and optional tile overlap can be specified using `inputOverlapSize`. The output tile size can be adjusted using `outputTileSize`, and the `outputMultiplier` can be specified for models that increase data size.\n"]]