机器学习环境配置

在使用机器学习功能前，需提前配置 Python 环境，SuperMap 提供了 CPU 和 GPU 两类环境，大数据量分析时，推荐使用 GPU 环境，分析性能更优。同时，机器学习功能对电脑的软件和硬件环境有一定的要求。

基本硬件配置要求

• 处理器: 酷睿 i7 或更高级别处理器。
• 内存要求：CPU 版本主机内存不低于 8 GB，总内存（物理内存及虚拟内存的总和）不低于 16GB；GPU版本支持英伟达显卡，显存不低于6G，且需系统安装最新的显卡驱动。
• 显卡：NVIDIA GTX580 或以上级别处理芯片，6 GB 或以上显存，需要安装最新的显卡驱动。

环境配置

1.配置 Python 环境

机器学习功能需使用 Python 算法，因此在使用机器学习工具前，必须先添加相应的 Python 环境，配置步骤如下：

1. 下载Python环境，下载方式有以下两种：

   • 官网下载:官网提供了适用于 Windows 版本的 CPU 环境(SuperMap iObjects Python Environments)，适合demo性质的演示。
   • 百度网盘：百度网盘中提供了适用于 Windows 和 Linux 版本的 CPU、GPU 环境，用户可根据系统和需求，从百度网盘下载所需版本， 提取码：bnhr 。

2. 打开 SuperMap iDesktopX，单击 开始 -> 浏览 -> Python 按钮，可打开 Python 窗口，单击左侧工具栏中的 Python环境管理 按钮。
3. 在 Python环境管理 对话框中，单击 添加已有环境 按钮，在弹出的 添加已有环境 对话框中，选择含有 SuperMap iObjects Python Environments 环境中的 python.exe 和 conda.exe 路径，确定后即可添加环境。

4. 在 Python 环境列表中选中该项，并重启环境。

2.配置资源环境

机器学习的资源文件夹中包括示例数据、训练模型、训练配置文件等数据，可在官网下载SuperMap iObjects Python 10i MachineLearning Resources，解压后将 resources_ml 文件夹存放到桌面软件根目录下即可。

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