Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Eseguire il debug di un modello di addestramento fallito

È possibile riscontrare errori durante l'addestramento del modello. Amazon Rekognition Custom Labels segnala gli errori di formazione nella console e nella risposta di. DescribeProjectVersions

Gli errori possono essere sia terminali (l’addestramento non può continuare), sia non terminali (l’addestramento può continuare). Per gli errori relativi ai contenuti del set di dati di addestramento e di test, è possibile scaricare i risultati della convalida (un riepilogo del manifest e la conferma dei manifest dell’addestramento e del test). Utilizzare i codici di errore nei risultati della conferma per trovare ulteriori informazioni in questa sezione. Questa sezione fornisce anche informazioni sugli errori del file manifest (errori del terminale che si verificano prima della conferma dei contenuti del file manifest).

Si possono correggere alcuni errori utilizzando la console Amazon Rekognition Custom Labels. Altri errori potrebbero richiedere l'aggiornamento dei file manifest di addestramento o di test. Potrebbe essere necessario apportare altre modifiche, ad esempio le autorizzazioni. IAM Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione relativa ai singoli errori.

Errori terminali

Gli errori terminali interrompono l'addestramento di un modello. Esistono 3 categorie di errori terminali di addestramento: errori di servizio, errori di file manifest ed errori di contenuto manifest.

Nella console, Amazon Rekognition Custom Labels mostra gli errori terminali per un modello nella colonna della pagina progetti Status messaggio. La dashboard di gestione del progetto mostra l'elenco dei progetti con nome, versioni, data di creazione, prestazioni del modello e messaggio di stato che indica lo stato del modello, ad esempio formazione completata o non riuscita

Se utilizzi il AWS SDK, puoi scoprire se si è verificato un errore nel file del manifesto del terminale o un errore nel contenuto del manifesto del terminale controllando la risposta di. DescribeProjectVersions In questo caso, il Status valore è TRAINING_FAILED e StatusMessage il campo contiene l'errore.

Errori del servizio

Gli errori del servizio terminale si verificano quando Amazon Rekognition riscontra un problema di servizio e non può continuare l’addestramento. Ad esempio, il fallimento di un altro servizio da cui dipende Amazon Rekognition Custom Labels. Amazon Rekognition Custom Labels segnala errori di servizio nella console quando Amazon Rekognition ha riscontrato un problema di servizio. Se si utilizza il AWS SDK, gli errori di servizio che si verificano durante l'addestramento vengono segnalati come InternalServerError eccezione da CreateProjectVersione DescribeProjectVersions.

Se si verifica un errore di servizio, riprovare ad addestrare il modello. Se la formazione continua a fallire, contatta AWSil Supporto e includi tutte le informazioni sull'errore riportate con l'errore di servizio.

Elenco degli errori del file manifest del terminale

Gli errori del file manifest sono errori terminali, nei set di dati di addestramento e di test che si verificano a livello di file o attraverso più file. Gli errori del file manifest vengono rilevati prima della conferma del contenuto di set di dati di addestramento e di test. Gli errori del file manifest evitano la segnalazione di errori di convalida non terminali. Ad esempio, un file manifest di addestramento vuoto genera l’errore Il file manifest è vuoto (The manifest file is empty). Poiché il file è vuoto, non è possibile segnalare errori di convalida di JSON Line non terminali. Inoltre, il riepilogo del manifest non viene creato.

È necessario correggere gli errori del file manifest prima di poter addestrare il modello.

Di seguito, sono elencati gli errori del file manifest.

Elenco degli errori relativi al contenuto del manifesto del terminale

Gli errori di contenuto del manifest sono errori terminali che si riferiscono al contenuto all'interno di un manifest. Ad esempio, se viene visualizzato l'errore Il file manifest contiene insufficienti immagini etichettate per etichetta per eseguire la divisione automatica, l’addestramento non può terminare poiché non ci sono abbastanza immagini etichettate nel set di dati di addestramento per creare un set di dati di test.

Oltre a essere segnalato nella console e nel modulo di rispostaDescribeProjectVersions, l'errore viene riportato nel riepilogo del manifesto insieme a ogni altro errore relativo al contenuto del manifest del terminale. Per ulteriori informazioni, consulta Comprendere il riepilogo del manifest.

Gli errori di JSON linea non terminali sono riportati anche in manifesti separati dei risultati di formazione e convalida dei test. Gli errori di JSON linea non terminali rilevati da Amazon Rekognition Custom Labels non sono necessariamente correlati agli errori di contenuto manifesto che interrompono l'addestramento. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida.

È necessario correggere gli errori relativi al contenuto del manifest prima di addestrare il modello.

Di seguito sono riportati i messaggi di errore relativi agli errori del contenuto del manifest.

Elenco di errori di convalida della linea non terminale JSON

JSONGli errori di convalida della linea sono errori non terminali che non richiedono le etichette personalizzate di Amazon Rekognition per interrompere l'addestramento di un modello.

JSONGli errori di convalida delle linee non vengono visualizzati nella console.

Nei set di dati di addestramento e test, una JSON linea rappresenta le informazioni di addestramento o test per una singola immagine. Gli errori di convalida in una JSON linea, ad esempio un'immagine non valida, sono riportati nei manifesti di convalida di addestramento e test. Amazon Rekognition Custom Labels completa la formazione utilizzando le altre linee JSON valide presenti nel manifesto. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida. Per informazioni sulle regole di convalida, consultare Regole di convalida per i file manifest.

Ti consigliamo di correggere anche gli errori di JSON linea non terminali poiché possono potenzialmente causare errori futuri o influire sull'addestramento del modello.

Le etichette personalizzate di Amazon Rekognition possono generare i seguenti errori di convalida di linea non terminali. JSON