ENVI深度学习模块对计算机环境的要求
ENVI 深度学习工具基于 TensorFlow 构建，要求显卡是英伟达芯片（NVIDIA GPU Card） ，并且显卡的 CUDA® Compute Capability（运算能力）为 3.5 或者更高，可通过 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 网站查询 NVIDIA 各类显卡的 CUDA 运算能力。推荐显存为 8GB，能达到一个更高的运算效率。
深度学习模块版本与ENVI对应、显卡驱动版本要求：
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深度学习版本 |
ENVI适配版本 |
要求最低驱动版本 |
CUDA版本 |
TensorFlow版本 |
发布说明 |
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3.0.1 |
ENVI 6.1 |
Windows：461.33 Linux：460.32.03 |
11.2.2 |
2.9 |
2024.12发布 |
|
3.0 |
ENVI 6.0 |
Windows：461.33 Linux：460.32.03 |
11.2.2 |
2.9 |
2024.02发布 新增网格搜索模型 |
|
2.1 |
ENVI 5.7 |
Windows：461.33 Linux：460.32.03 |
11.2.2 |
2.9 |
2023.06发布 |
|
2.0.0 |
ENVI 5.6.3 |
Windows：461.33 Linux：460.32.03 |
11.2.2 |
2.9 |
2022.11发布 新增机器学习工具 |
|
1.2.0 |
ENVI 5.6.1/5.6.2 |
460.x |
11 |
2.4 |
2022.02发布 新增对象检测模型 |
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1.1.3 |
ENVI 5.6 |
450.36.06 |
11 |
2.4 |
2021.06发布 |
|
1.1.2 |
ENVI 5.6 |
410.x |
10 |
1.14 |
2020.10发布 |
|
1.1 |
ENVI 5.5.x |
410.x |
10 |
1.14 |
2020.04发布 |
显卡驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn
ENVI 深度学习工具（Deep Learning Module）让没有编程经验、图像识别等背景知识的空间信息从业者，也能轻松使用近几年风靡全球的深度学习技术应用于遥感图像解译，不是非要配备高性能的企业级计算机环境，甚至普通笔记本就能轻松驾驭。
为了提高运算效率，强烈要求计算机的显卡支持 GPU 运算，如下表所示，使用 CPU 和不同性能的 GPU 计算的处理表现。本文介绍如何给 ENVI 深度学习工具选择 GPU 计算环境。
注：24.2GB 的 0.5米 SuperView-1 数据，有效覆盖面积 520 平方公里，42961 × 75743 × 4波段。影像覆盖城市区域，利用深度学习工具提取建筑物信息。
显卡的选择
ENVI 深度学习工具基于 TensorFlow 构建，要求显卡是英伟达芯片（NVIDIA GPU Card） ，并且显卡的 CUDA® Compute Capability（运算能力）为 3.5 或者更高，可通过 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 网站查询 NVIDIA 各类显卡的 CUDA 运算能力。推荐显卡的显存为 8 GB，能达到一个更高的运算效率。
如果使用AMD等厂商芯片的显卡，运行训练模型工具时会报错。
显卡驱动的选择
NVIDIA 显卡驱动要求版本见本文最上方的表格。可访问 https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn
已安装显卡驱动版本可通过设置或控制面板查看，例如截图中机器安装的驱动版本为 472.91。
设置中查看：
控制面板中查看：
测试环境是否满足要求
NVIDIA 显卡能否被 ENVI 深度学习工具识别，可通过 Toolbox/Deep Learning/Deep Learning Guide Map 工具中的 Tools > Test Installation and Configuration 工具测试。
| 重要提示：从 3.0 版本开始，在进行环境测试时的训练参数对于显卡性能要求较高，有可能提示模型训练失败，显存不足等。这不代表计算机环境不能用于深度学习，只需要在后续实际的模型训练中，设置较小的 Patch Size 参数即可。 |
图：GPU诊断工具和不能识别GPU的诊断信息
操作系统的选择
ENVI 深度学习工具支持的操作系统如下表所示：
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操作系统 |
硬件（CPU） |
支持的版本 |
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Windows |
Intel/AMD 64-bit |
10/11（专业版或者企业版）, 2016 Server |
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Linux |
Intel/AMD 64-bit |
Kernel 3.10 or higher, glibc 2.17 or higher |
