একটি ee.FeatureCollection
এ ভবিষ্যদ্বাণী করতে model.predictProperties()
ব্যবহার করুন। প্রতিটি বৈশিষ্ট্য হল একটি ডেটা পয়েন্ট, এবং প্রতিটি বৈশিষ্ট্য হল একটি মডেল ইনপুট বৈশিষ্ট্য মডেলের আউটপুটগুলি আউটপুট টেবিলে নতুন বৈশিষ্ট্য হিসাবে উপস্থাপন করা হয়।
ইনপুট এবং আউটপুট
মডেলের ইনপুট এবং আউটপুট নিয়ন্ত্রণ করতে নিম্নলিখিত আর্গুমেন্টগুলি ব্যবহার করুন:
inputProperties
আপনার হোস্ট করা মডেলটি আপনি স্পষ্টভাবে পাঠাতে চান এমন বৈশিষ্ট্যগুলির তালিকায় ইনপুট বৈশিষ্ট্য সেট করুন।
inputTypeOverride
inputTypeOverride
হল প্রপার্টির নামের একটি ডিকশনারী যেখানে নির্দিষ্ট প্রকার এবং মাত্রার তথ্য প্রদান করা হয়। এটি প্রয়োজনীয় হতে পারে কারণ অনেক আর্থ ইঞ্জিন অ্যালগরিদম গতিশীল ধরনের আউটপুট তৈরি করে যা রানটাইম পর্যন্ত অনুমান করা যায় না।
উদাহরণস্বরূপ আমরা একটি সংগ্রহের উপর ee.Terrain.slope
ফাংশন ম্যাপ করে একটি মান "ঢাল" গণনা করতে পারি আমাদের অনুমান ইনপুটগুলিতে আমাদের "ঢাল" এর আউটপুট প্রকার নির্দিষ্ট করতে হতে পারে:
inputTypeOverride = {
"slope": {
"type": "PixelType",
"precision": "float",
"dimensions": 0,
"min": -100.0,
"max": 100.0
}
}
টিপ: আপনি মাঝে মাঝে ত্রুটি বার্তার সম্মুখীন হতে পারেন যে একটি সম্পত্তি "টেনসরে রূপান্তরিত করা যাবে না"৷ সম্ভাব্য সমাধান হল একটি প্রদত্ত টাইপ ইনপুট জোর করার জন্য একটি টাইপ ওভাররাইড ব্যবহার করা।
outputProperties
আউটপুট সম্পত্তির নাম থেকে আউটপুট সম্পত্তি তথ্যের অভিধানে একটি মানচিত্র। বৈধ সম্পত্তি তথ্য ক্ষেত্র হল 'টাইপ' এবং 'ডাইমেনশন'। 'type' একটি ee.PixelType
হওয়া উচিত। PixelType আউটপুট প্রপার্টি বর্ণনা করে, এবং 'ডাইমেনশন' হল একটি ঐচ্ছিক পূর্ণসংখ্যা এবং যদি এটি একটি অ্যারে হয় তবে সেই সম্পত্তির মাত্রার সংখ্যা। উদাহরণস্বরূপ, দেওয়া একটি 1D অ্যারে বৈশিষ্ট্য "p" নিম্নলিখিত আউটপুট বৈশিষ্ট্য নির্দিষ্ট করুন:
outputProperties = {
"p": {
"type": ee.PixelType.int8(),
"dimensions": 1
}
}