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| Since | 21.0 |
概要 ¶
Volume Tile Inference SOPは、推論デバイス(GPU&CPU)や実行プロバイダを制御しながら、個々のタイルに対してONNXモデルを順次または並列で実行することができます。
このSOPは、タイルの作成および再構成プロセスを効率化し、
ML Volume Tile Component SOPと連携して動作します。
このノードは、VDBまたはネイティブのHoudiniボリュームを入力として受け取ります。
パラメータ ¶
Model File
推論に使用するモデルファイル。
Reload Model
強制的に.onnxファイルをリロードします。
Batch Mode
Multiple Packed モードと Single (Compiled CPU) モードのいずれかを選択します。 一般的には Multiple Packed + GPUモードが推奨されますが、 Single Compiled (CPU) モードでは、GPUが利用できない場合でもCPU上で許容できるほどの推論速度が得られます。
Execution Provider
推論に使用するONNX実行プロバイダを決定します。 デフォルトでは、このノードは、利用可能な最適なプロバイダを選択し、GPUアクセラレーションの使用を優先します。
Automatic
現在のシステムに最適なプロバイダを選択します。 このオプションは、CUDAがインストールされている場合はCUDAを優先し、プラットフォームに応じてDirectML/CoreMLをフォールバックとして使用し、GPUプロバイダが利用できない場合はCPU推論を実行します。
CPU
CPUを使用して推論を実行します。
CUDA
CUDA/cuDNNを使用して推論を実行します。 CUDAおよびcuDNNは、NVIDIAで用意されているパッケージを使用してインストールしなければなりません。
DirectML
Windowsでのみ利用可能です。 Windows Direct Machine Learningライブラリを使用して推論を実行します。
CoreML
MacOSでのみ利用可能です。 AppleのCore MLライブラリを使用して推論を実行します。
Volume
推論を実行するボリュームプリミティブ。
Input Fields
タイル分割され推論ノードに渡されるフィールドの数。
Tile Size
このノードが切り出すタイルのサイズ。
Input Padding
推論の前にタイルの各辺に追加されるボクセル単位の余裕代。
Output Padding
推論後にタイルの各辺から削除されるボクセル単位の余裕代。
Prune Voxels
ボクセルの間引き(プルーニング)を有効にします。
Prune Tolerance
プルーニング閾値を定義します。
入力 ¶
Input Volume
推論を実行する1つまたは複数のボリュームフィールドおよび任意の追加フィールド。
出力 ¶
Output Volume
推論結果が適用されたボリュームおよび任意の追加フィールド。
| See also |
ML Regression Inference
