问题描述

基于我不知道的原因，ArcGIS Pro2.8并不支持RTX30显卡，在深度学习模型训练中会出现模型精度极低，loss等值为nan的情况，具体可看ESRI讨论贴：https://github.com/Esri/deep-learning-frameworks/issues/17
帖中总结出的问题具体如下：

解决思路

进入正题，配置argis pro2.8深度学习环境以支持RTX30显卡的思路是：
1、安装CUDA11和对应cudnn；
2、arcgis pro2.8深度学习环境库包替换。

1、安装CUDA11+cudnn

第一步：检查电脑的显卡类型

第二步：下载cuda11安装包并安装

博主的显卡是11.4，但是安装了11.1的cuda,这是基于arcgis pro深度学习库包版本考虑，最后应验证cuda安装成功。
CUDA11.1下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.1-download-archive

第三步：安装对应版本的cudnn并配置环境变量

cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn
以上参照博客配置即可：https://blog.csdn.net/A496608119/article/details/112855153

配置ArcGIS Pro2.8深度学习环境

第一步：配置深度学习环境arcgispro-py3

安装参照ESRI Github：https://github.com/Esri/deep-learning-frameworks/blob/master/README.md?rmedium=links_esri_com_b_d&rsource=https%3A%2F%2Flinks.esri.com%2Fdeep-learning-framework-install
下载ArcGIS Pro2.8深度学习环境配置程序：

下载完成后运行MSI文件，运行完成后，ArcGIS Pro2.8便可在自带arcgispro-py3环境中执行深度学习工具。

运行完成后打开ArcGIS Pro2.8，执行训练模型工具，可执行成功即代表环境配置成功。

第二步：克隆arcgispro-py3环境到deepleanring

打开ArcGIS Pro的python交互式终端
输入命令：conda create -n deeplearning --clone arcgispro-py3
完成自有环境的克隆后，输入命令：activate deepleanring
激活新环境后，将在此环境中进行库包的替换。

第三步：替换deeplearning环境中的库包

先贴上我配置完成的库包列表：
(deeplearning) C:\WINDOWS\system32>conda list

替换的库包应下载ESRI提供的库包，地址：https://anaconda.org/esri/repo?page=1
主要替换pytorch所关联到的库包，所有替换的库包可以直接下载tar.bz2文件，库包不进行升级或降级，核心库包pytorch仍旧采用1.4.0版本，ESRI提供了基于cuda11.2+cudnn8.1的pytorch：

ESRI提供的下载源没有的库包，可以从清华源下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
下载好的库包采用conda命令安装：conda install ********.tar.bz2（***为库包文件本地路径）。
最后输入：proswap deeplearning，将ArcGIS Pro2.8的python环境替换为新环境。

第四步：修改ArcGIS Pro的小BUG

训练模型时会GBK错误，需要修改
C:\Program Files\ArcGIS\Pro\bin\Python\envs\deeplearning\Lib\site-packages\arcgis\learn\_data.py中的代码，在脚本中with open() as f中添加encoding=“utf-8”，修改完成后即可。