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可以从项目中删除训练和测试数据集。
删除数据集(控制台)
可以使用以下过程删除数据集。删除后,如果项目还有剩余的数据集(训练或测试),则会显示项目详细信息页面。如果项目没有剩余的数据集,则会显示创建数据集页面。
如果删除训练数据集,则必须先为项目创建新的训练数据集,然后才能训练模型。有关更多信息,请参阅 使用图像创建训练和测试数据集。
如果删除测试数据集,则无需创建新的测试数据集也能训练模型。在训练期间,将拆分训练数据集来为项目创建新的测试数据集。拆分训练数据集会减少可用于训练的图像数量。为了保持质量,建议在训练模型之前创建一个新的测试数据集。有关更多信息,请参阅 向项目添加数据集。
删除数据集
通过以下网址打开 Amazon Rekognition 控制台:https://console.aws.amazon.com/rekognition/
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在左侧窗格中,选择使用自定义标签。随后将显示 Amazon Rekognition Custom Labels 登录页面。
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在左侧导航窗格中,选择项目。随后将显示“项目”视图。
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选择包含要删除的数据集的项目。
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在左侧导航窗格中,于项目名称下选择数据集。
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选择操作。
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要删除训练数据集,请选择删除训练数据集。
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要删除测试数据集,请选择删除测试数据集。
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在删除训练或测试数据集对话框中,输入 delete 以确认要删除该数据集。
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选择删除训练或测试数据集,删除该数据集。
删除 Amazon Rekognition Custom Labels 数据集 (SDK)
可通过调用 DeleteDataset 并提供要删除的数据集的 Amazon 资源名称 (ARN) 来删除 Amazon Rekognition Custom Labels 数据集。要获取项目内的训练和测试数据集的 ARN,请调用 DescribeProjects。该响应包含一个 ProjectDescription 对象数组。Datasets
列表中包含数据集 ARN (DatasetArn
) 和数据集类型 (DatasetType
)。
如果删除训练数据集,则需要先为项目创建新的训练数据集,然后才能训练模型。如果删除测试数据集,则需要先创建新的测试数据集,然后才能训练模型。有关更多信息,请参阅 向项目添加数据集 (SDK)。
删除数据集 (SDK)
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安装并配置 AWS CLI 和 AWS SDK(如果尚未如此)。有关更多信息,请参阅 步骤 4:设置 AWS CLI 和 AWS SDKs。
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使用以下代码删除数据集。
将
dataset-arn
的值更改为要删除的数据集的 ARN。aws rekognition delete-dataset --dataset-arn
dataset-arn
\ --profile custom-labels-access