ArcgisPro深度学习框架搭建
本篇 blog 主要介绍如何使⽤ Arcgis Pro 使⽤深度学习的框架搭建
本⽂使⽤的是 ArcGIS Pro 2.6，⽆破解版本，即便如 2.5 有破解仍可能需要使⽤ Ersi 的账号，此外，由于 ArcGIS Pro 调⽤的是外部的 Python 的深度学习框架，所以实际上 ArcGIS Pro 仅仅相当于⼀个编辑器的效果，即提供可视化界⾯，内核仍是 Python 的深度学习框架搭建，如 Ersi 的官⽅ Github 中所⽰，ArcGIS Pro 使⽤的是 Tensorflow 2.1.0，Pytorch 1.4.0，查官⽅⽂档对应的版本，所以需要安装 Python（Anaconda）版本为 3.5-3.7 或者独⽴的 2.7版本。CUDA 版本为 10.1, 对应的 CUDNN 版本为
7.6.5。此外，需要对应的显卡安装驱动。
1. 下载 Python
  Anaconda 是 Python 的⼀个发⾏版，与 Ipython、Python、CPyhon 相同的是，他们都是提供编译器的效果，即提供Python 的编译环境。由于 ArcGIS Pro 2.6.0 对应的 Tensorflow 为 2.1.0 需要使⽤ Python 3.5-3.7，在实验时卸载了 3.8.8 的Anaconda 对应的发⾏版，并安装 3.7.0 对应的发型版 Anaconda。下载地址为：。由于 Anaconda 提供的是最新的 Python 版本需要在 archive 中下载旧版的 Python（Anaconda），对应的版本可知，使⽤的是 Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64 需要⾃⾏在 Archive 中寻。安装可以添加 Anaconda 的 Path 进⼊环境变量中，安装完成后在 cmd 中验证 Python 是否安装成功。
如若出现下列提⽰，则代表安装成功。
python默认安装路径2. 安装 CUDA Toolkit
  安装之前先确保安装了 Nvidia（英伟达）的显卡驱动，安装成功后检查能够安装的 CUDA 最⾼的版本。如下图所⽰，能够安装的CUDA 为 11.3 最⾼的版本，表⽰⽀持 CUDA 10.1 ，则安装 CUDA，
打开系统变量的⽅式：
4. 测试
在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras （默认安装路径时）打开 cmd（控制台），检测是否安装成功。
安装成功
1. 安装需要的环境包，可以⽤ conda create 创建⼀个虚拟环境专门安装所需要的包，使⽤ conda create -n env_name python = 3.7 创建
⼀个环境，专门⽤来管理 ArcGIS Pro 中所需要的 Python 包，pip 是 Python 安装其所需要的包的⼀个包⼯具，然后安装第⼀张图中所需要的 Python 的包，然后开始⼀个⼀个安装即可，如果不会安装的话，可以使⽤ Arcgis Pro 2.6 或者 2.7 然后⼀键下载深度学习的模块即可。
6. 安装 ArcGIS pro 并申请 Deep Learning 模块。
  Arcgis Pro ⽬前⽐较流⾏的是 2.5、2.6、2.7，2.5 ⽹上教程较多，⼤多偏破解，但是使⽤的 tensorflow 的版本偏
低，tensorflow 的版本未到 2.0 ，（2.0 是⼀个界限）我没去尝试 2.5 配深度学习的框架，直接⽤⽼师给的课程中的 2.6 去配置了框架。阅读官⽅的⽂档即可，安装 Deep Learning 模块，按照官⽅给出的安装⽅法，2.6 的安装可以使⽤官⽅⾃带的安装包然后⼀键傻⽠式安装。 如果安装失败，则需要在 Arcgis 的 Python cmd 安装相应的包，具体内容可以参见官⽅⽂档。 下半部分的内容即是⼿⼯安装的内容。以后再尝试⼿⼯安装吧。Plus：Arcgis Pro2.6，2.7 不存在破解的版本，所以需要申请，学⽣或者⽼师可以很简单的就申请到 21 天的权限。申请之后邮箱会提提供⽤户名，然后登录即可。后续的轮廓的识别仍需要尝试，下⼀篇⽂章应该是学习如何使⽤ Arcgis pro 的深度学习模块对树的健康状态评估（官⽅的教程，含数据，主要是学习与训练⼀下）。

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