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Supprimer un ensemble de données.
Vous pouvez supprimer les ensembles de données d'entraînement et de test d'un projet.
Suppression d'un ensemble de données (console)
Procédez comme suit pour supprimer un ensemble de données. Ensuite, s'il reste un ensemble de données (train ou test) au projet, la page des détails du projet s'affiche. S'il ne reste aucun jeu de données dans le projet, la page Créer un jeu de données s'affiche.
Si vous supprimez le jeu de données d'entraînement, vous devez en créer un nouveau pour le projet avant de pouvoir entraîner un modèle. Pour plus d'informations, veuillez consulter Création de jeux de données d’entraînement et de test avec des images.
Si vous supprimez le jeu de données de test, vous pouvez entraîner un modèle sans créer de nouveau jeu de données de test. Pendant l'entraînement, le jeu de données d'entraînement est divisé pour créer un nouvel ensemble de données de test pour le projet. La division du jeu de données d'entraînement réduit le nombre d'images disponibles pour l'entraînement. Pour préserver la qualité, nous vous recommandons de créer un nouvel ensemble de données de test avant d'entraîner un modèle. Pour plus d'informations, veuillez consulter Ajouter un jeu de données à un projet.
Pour supprimer un ensemble de données.
Ouvrez la console Amazon Rekognition à l'adresse https://console.aws.amazon.com/rekognition/.
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Dans le volet de gauche, choisissez Utiliser des étiquettes personnalisées. La page d'accueil des étiquettes personnalisées Amazon Rekognition s'affiche.
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Dans le panneau de navigation de gauche, choisissez Projects. La vue Projets s'affiche.
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Choisissez le projet qui contient le jeu de données que vous souhaitez supprimer.
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Dans le panneau de navigation de gauche, sous le nom du projet, choisissez ensemble de données.
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Choisissez Actions
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Pour supprimer le jeu de données d'entraînement, choisissez Supprimer le jeu de données d'entraînement.
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Pour supprimer le jeu de données de test, choisissez Supprimer l'ensemble de données de test.
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Dans la boîte de dialogue Supprimer le train ou le jeu de données de test, saisissez delete pour confirmer que vous souhaitez supprimer le jeu de données.
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Choisissez Supprimer le train ou l'ensemble de données de test pour supprimer l'ensemble de données.
Suppression d'un ensemble de données Amazon Rekognition Custom Labels personnalisés Labels (SDK)
Vous supprimez un jeu de données Amazon Rekognition Custom Labels en appelant DeleteDatasetet en spécifiant l'Amazon Resource Name (ARN) du jeu de données que vous souhaitez supprimer. Pour obtenir les ARN des ensembles de données de formation et de test d'un projet, appelez DescribeProjects. La réponse inclut un tableau d'ProjectDescriptionobjets. Les ARN (DatasetArn) et les types de jeux de données (DatasetType) figurent dans laDatasets liste.
Si vous supprimez le jeu de données d'entraînement, vous devez en créer un nouveau pour le projet avant de pouvoir entraîner un modèle. Si vous supprimez le jeu de données de test, vous devez en créer un nouveau avant de pouvoir entraîner le modèle. Pour plus d'informations, veuillez consulter Ajouter un jeu de données à un projet (SDK).
Pour supprimer un jeu de données (SDK)
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Si vous ne l'avez pas déjà fait, installez et configurez lesAWS CLI et lesAWS SDK. Pour plus d'informations, veuillez consulter Étape 4 : Configurez le AWS CLI and AWS SDKs.
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Utilisez le code suivant pour supprimer un ensemble de données.
- AWS CLI
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Modifiez la valeur dedataset-arn avec l'ARN du jeu de données que vous souhaitez supprimer.
aws rekognition delete-dataset --dataset-arn dataset-arn \
--profile custom-labels-access
- Python
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Utilisez le code suivant. Fournissez les paramètres de ligne de commande suivants :
# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
"""
Purpose
Shows how to delete an Amazon Rekognition Custom Labels dataset.
"""
import argparse
import logging
import time
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
logger = logging.getLogger(__name__)
def delete_dataset(rek_client, dataset_arn):
"""
Deletes an Amazon Rekognition Custom Labels dataset.
:param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client.
:param dataset_arn: The ARN of the dataset that you want to delete.
"""
try:
# Delete the dataset,
logger.info("Deleting dataset: %s", dataset_arn)
rek_client.delete_dataset(DatasetArn=dataset_arn)
deleted = False
logger.info("waiting for dataset deletion %s", dataset_arn)
# Dataset might not be deleted yet, so wait.
while deleted is False:
try:
rek_client.describe_dataset(DatasetArn=dataset_arn)
time.sleep(5)
except ClientError as err:
if err.response['Error']['Code'] == 'ResourceNotFoundException':
logger.info("dataset deleted: %s", dataset_arn)
deleted = True
else:
raise
logger.info("dataset deleted: %s", dataset_arn)
return True
except ClientError as err:
logger.exception("Couldn't delete dataset - %s: %s",
dataset_arn, err.response['Error']['Message'])
raise
def add_arguments(parser):
"""
Adds command line arguments to the parser.
:param parser: The command line parser.
"""
parser.add_argument(
"dataset_arn", help="The ARN of the dataset that you want to delete."
)
def main():
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format="%(levelname)s: %(message)s")
try:
# Get command line arguments.
parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS)
add_arguments(parser)
args = parser.parse_args()
print(f"Deleting dataset: {args.dataset_arn}")
# Delete the dataset.
session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access')
rekognition_client = session.client("rekognition")
delete_dataset(rekognition_client,
args.dataset_arn)
print(f"Finished deleting dataset: {args.dataset_arn}")
except ClientError as err:
error_message = f"Problem deleting dataset: {err}"
logger.exception(error_message)
print(error_message)
if __name__ == "__main__":
main()
- Java V2
-
Utilisez le code suivant. Fournissez les paramètres de ligne de commande suivants :
/*
Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
*/
package com.example.rekognition;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DeleteDatasetRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DeleteDatasetResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeDatasetRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
public class DeleteDataset {
public static final Logger logger = Logger.getLogger(DeleteDataset.class.getName());
public static void deleteMyDataset(RekognitionClient rekClient, String datasetArn) throws InterruptedException {
try {
logger.log(Level.INFO, "Deleting dataset: {0}", datasetArn);
// Delete the dataset
DeleteDatasetRequest deleteDatasetRequest = DeleteDatasetRequest.builder().datasetArn(datasetArn).build();
DeleteDatasetResponse response = rekClient.deleteDataset(deleteDatasetRequest);
// Wait until deletion finishes
DescribeDatasetRequest describeDatasetRequest = DescribeDatasetRequest.builder().datasetArn(datasetArn)
.build();
Boolean deleted = false;
do {
try {
rekClient.describeDataset(describeDatasetRequest);
Thread.sleep(5000);
} catch (RekognitionException e) {
String errorCode = e.awsErrorDetails().errorCode();
if (errorCode.equals("ResourceNotFoundException")) {
logger.log(Level.INFO, "Dataset deleted: {0}", datasetArn);
deleted = true;
} else {
logger.log(Level.SEVERE, "Client error occurred: {0}", e.getMessage());
throw e;
}
}
} while (Boolean.FALSE.equals(deleted));
logger.log(Level.INFO, "Dataset deleted: {0} ", datasetArn);
} catch (
RekognitionException e) {
logger.log(Level.SEVERE, "Client error occurred: {0}", e.getMessage());
throw e;
}
}
public static void main(String args[]) {
final String USAGE = "\n" + "Usage: " + "<dataset_arn>\n\n" + "Where:\n"
+ " dataset_arn - The ARN of the dataset that you want to delete.\n\n";
if (args.length != 1) {
System.out.println(USAGE);
System.exit(1);
}
String datasetArn = args[0];
try {
// Get the Rekognition client.
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access"))
.region(Region.US_WEST_2)
.build();
// Delete the dataset
deleteMyDataset(rekClient, datasetArn);
System.out.println(String.format("Dataset deleted: %s", datasetArn));
rekClient.close();
} catch (RekognitionException rekError) {
logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage());
System.exit(1);
}
catch (InterruptedException intError) {
logger.log(Level.SEVERE, "Exception while sleeping: {0}", intError.getMessage());
System.exit(1);
}
}
}
