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Löschen eines Datensatzes - Amazon Lookout für Vision

Hinweis zum Ende des Supports: Am 31. Oktober 2025 AWS wird der Support für Amazon Lookout for Vision eingestellt. Nach dem 31. Oktober 2025 können Sie nicht mehr auf die Lookout for Vision Vision-Konsole oder die Lookout for Vision Vision-Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie in diesem Blogbeitrag.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Hinweis zum Ende des Supports: Am 31. Oktober 2025 AWS wird der Support für Amazon Lookout for Vision eingestellt. Nach dem 31. Oktober 2025 können Sie nicht mehr auf die Lookout for Vision Vision-Konsole oder die Lookout for Vision Vision-Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie in diesem Blogbeitrag.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Löschen eines Datensatzes

Sie können einen Datensatz mithilfe der Konsole oder der DeleteDataset Operation aus einem Projekt löschen. Die Bilder, auf die ein Datensatz verweist, werden nicht gelöscht. Wenn Sie den Testdatensatz aus einem Projekt löschen, das über einen Trainings- und einen Testdatensatz verfügt, wird das Projekt auf ein einzelnes Datensatzprojekt zurückgesetzt. Der verbleibende Datensatz wird während des Trainings aufgeteilt, um einen Trainings- und Testdatensatz zu erstellen. Wenn Sie den Trainingsdatensatz löschen, können Sie ein Modell im Projekt erst trainieren, wenn Sie einen neuen Trainingsdatensatz erstellt haben.

Löschen eines Datensatzes (Konsole)

Gehen Sie wie im folgenden Verfahren beschrieben vor, um einen Datensatz zu löschen. Wenn Sie alle Datensätze in einem Projekt löschen, wird die Seite Datensatz erstellen angezeigt.

Um einen Datensatz zu löschen (Konsole)
  1. Öffnen Sie die Amazon Lookout for Vision Vision-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/.

  2. Wählen Sie Erste Schritte.

  3. Wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option Projekte aus.

  4. Wählen Sie auf der Seite Projekte das Projekt aus, das den Datensatz enthält, den Sie löschen möchten.

  5. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Dataset aus.

  6. Wählen Sie Aktionen und dann den Datensatz aus, den Sie löschen möchten.

  7. Geben Sie im Dialogfeld Löschen den Text Löschen ein, um zu bestätigen, dass Sie den Datensatz löschen möchten.

  8. Wählen Sie Trainingsdatensatz löschen oder Testdatensatz löschen, um den Datensatz zu löschen.

Löschen eines Datensatzes (SDK)

Verwenden Sie die DeleteDataset Operation, um einen Datensatz zu löschen.

Um einen Datensatz zu löschen (SDK)
  1. Falls Sie dies noch nicht getan haben, installieren und konfigurieren Sie den AWS CLI und den AWS SDKs. Weitere Informationen finden Sie unter Schritt 4: Richten Sie das AWS CLI und ein AWS SDKs.

  2. Verwenden Sie den folgenden Beispielcode, um ein Modell zu löschen.

    CLI

    Ändern Sie den Wert des Folgenden

    • project-namein den Namen des Projekts, das das Modell enthält, das Sie löschen möchten.

    • dataset-typeentweder train odertest, je nachdem, welchen Datensatz Sie löschen möchten. Wenn Sie ein einzelnes Datensatzprojekt haben, geben Sie train an, dass der Datensatz gelöscht werden soll.

    aws lookoutvision delete-dataset --project-name project name\ --dataset-type dataset type \ --profile lookoutvision-access
    Python

    Dieser Code stammt aus dem GitHub Repository mit den AWS SDK Dokumentationsbeispielen. Das vollständige Beispiel finden Sie hier.

    @staticmethod def delete_dataset(lookoutvision_client, project_name, dataset_type): """ Deletes a Lookout for Vision dataset :param lookoutvision_client: A Boto3 Lookout for Vision client. :param project_name: The name of the project that contains the dataset that you want to delete. :param dataset_type: The type (train or test) of the dataset that you want to delete. """ try: logger.info( "Deleting the %s dataset for project %s.", dataset_type, project_name ) lookoutvision_client.delete_dataset( ProjectName=project_name, DatasetType=dataset_type ) logger.info("Dataset deleted.") except ClientError: logger.exception("Service error: Couldn't delete dataset.") raise
    Java V2

    Dieser Code stammt aus dem GitHub Repository mit den AWS SDK Dokumentationsbeispielen. Das vollständige Beispiel finden Sie hier.

    /** * Deletes the train or test dataset in an Amazon Lookout for Vision project. * * @param lfvClient An Amazon Lookout for Vision client. * @param projectName The name of the project in which you want to delete a * dataset. * @param datasetType The type of the dataset that you want to delete (train or * test). * @return Nothing. */ public static void deleteDataset(LookoutVisionClient lfvClient, String projectName, String datasetType) throws LookoutVisionException { logger.log(Level.INFO, "Deleting {0} dataset for project {1}", new Object[] { datasetType, projectName }); DeleteDatasetRequest deleteDatasetRequest = DeleteDatasetRequest.builder() .projectName(projectName) .datasetType(datasetType) .build(); lfvClient.deleteDataset(deleteDatasetRequest); logger.log(Level.INFO, "Deleted {0} dataset for project {1}", new Object[] { datasetType, projectName }); }

    Ändern Sie den Wert des Folgenden

    • project-namein den Namen des Projekts, das das Modell enthält, das Sie löschen möchten.

    • dataset-typeentweder train odertest, je nachdem, welchen Datensatz Sie löschen möchten. Wenn Sie ein einzelnes Datensatzprojekt haben, geben Sie train an, dass der Datensatz gelöscht werden soll.

    aws lookoutvision delete-dataset --project-name project name\ --dataset-type dataset type \ --profile lookoutvision-access
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