ee.Model.fromVertexAi

Zwraca obiekt ee.Model na podstawie opisu punktu końcowego modelu Vertex AI. (Zobacz https://cloud.google.com/vertex-ai).

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

Argument	Typ	Szczegóły
endpoint	Ciąg znaków	Nazwa punktu końcowego prognozowania.
inputProperties	Lista, domyślnie: 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 piksela bez maski.
proj	Projekcja, 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 przeciwnym razie używana jest projekcja wyjściowa. Wartość domyślna to fałsz.
inputTileSize	Lista, domyślnie: null	Prostokątne wymiary kafelków pikseli przekazywanych do instancji prognozowania. Wymagane w przypadku prognoz dotyczących obrazów.
inputOverlapSize	Lista, domyślnie: 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, domyślnie: 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 obiektem ee.PixelType opisującym właściwość wyjściową, a „dimensions” to opcjonalna liczba całkowita z liczbą wymiarów 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 ilości 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.
maxPayloadBytes	Długość, domyślna: null	Limit rozmiaru ładunku prognozy w bajtach. Domyślna wartość to 1,5 MB (1 500 000 bajtów).
payloadFormat	Ciąg znaków, domyślnie: null	Format ładunku wpisów w żądaniach i odpowiedziach dotyczących prognozowania. Możliwe opcje: ['SERIALIZED_TF_TENSORS, 'RAW_JSON', 'ND_ARRAYS', 'GRPC_TF_TENSORS', 'GRPC_SERIALIZED_TF_TENSORS', 'GRPC_TF_EXAMPLES']. Domyślna wartość to „SERIALIZED_TF_TENSORS”.