Obtention des résultats de validation

Les résultats de validation contiennent des informations pour les Liste des erreurs de contenu du manifeste du terminal et les Liste des erreurs de validation des JSON lignes non terminales. Il existe trois fichiers de résultats de validation.

• training_manifest_with_validation.json — Une copie du fichier manifeste du jeu de données d'entraînement avec les informations d'erreur de ligne ajoutées. JSON

• testing_manifest_with_validation.json — Une copie du fichier manifeste du jeu de données de test avec les informations d'erreur de ligne ajoutées. JSON

• manifest_summary.json — Résumé des erreurs de contenu manifestes et des erreurs de JSON ligne détectées dans les ensembles de données d'entraînement et de test. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Présentation du récapitulatif du manifeste.

Pour plus d’informations sur le contenu des manifestes de validation des entraînements et des tests, consultez Débogage d’un entraînement de modèle en échec.

Note

• Les résultats de validation ne sont créés que si des Liste des erreurs du fichier manifeste du terminal ne sont pas générées pendant l’entraînement.

• Si une erreur de service survient après la validation du manifeste de formation et de test, les résultats de validation sont créés, mais la réponse de DescribeProjectVersionsn'inclut pas les emplacements des fichiers de résultats de validation.

Une fois la formation terminée ou échouée, vous pouvez télécharger les résultats de validation à l'aide de la console Amazon Rekognition Custom Labels ou obtenir l'emplacement du compartiment Amazon S3 en appelant. DescribeProjectVersionsAPI

Obtention des résultats de validation (Console)

Si vous utilisez la console pour entraîner votre modèle, vous pouvez télécharger les résultats de validation à partir de la liste des modèles d’un projet, comme indiqué dans le schéma suivant. Le panneau Modèles affiche les résultats de l'entraînement et de la validation des modèles avec la possibilité de télécharger les résultats de validation.

Vous pouvez également télécharger les résultats de validation depuis la page des détails d’un modèle. La page de détails présente les détails du jeu de données avec le statut, les ensembles de données d'entraînement et de test, ainsi que des liens de téléchargement pour le résumé du manifeste, le manifeste de validation de formation et le manifeste de validation des tests.

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Entraînement d’un modèle (console).

Obtenir les résultats de validation (SDK)

Une fois l’entraînement du modèle terminé, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition stocke les résultats de validation dans le compartiment Amazon S3 spécifié pendant l’entraînement. Vous pouvez obtenir l'emplacement du compartiment S3 en appelant le DescribeProjectVersionsAPI, une fois la formation terminée. Pour entraîner un modèle, consultez Entraînement d’un modèle (kit SDK).

Un ValidationDataobjet est renvoyé pour l'ensemble de données d'entraînement (TrainingDataResult) et l'ensemble de données de test (TestingDataResult). Le récapitulatif du manifeste est renvoyé dans ManifestSummary.

Après avoir obtenu l’emplacement du compartiment Amazon S3, vous pouvez télécharger les résultats de validation. Pour plus d’informations, consultez Pour télécharger un objet à partir d’un compartiment S3. Vous pouvez également utiliser l'GetObjectopération.

Pour obtenir des données de validation (SDK)

1. Si ce n'est pas déjà fait, installez et configurez le AWS CLI et le AWS SDKs. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Étape 4 : Configurez le AWS CLI and AWS SDKs.

2. Utilisez l’exemple suivant pour obtenir l’emplacement des résultats de validation.

   Python

   project_arnRemplacez-le par le nom de ressource Amazon (ARN) du projet qui contient le modèle. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Gestion d’un projet Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. Remplacez version_name par le nom de version du modèle. Pour plus d’informations, consultez Entraînement d’un modèle (kit SDK).

   import boto3
   import io
   from io import BytesIO
   import sys
   import json
   
   
   def describe_model(project_arn, version_name):
   
       client=boto3.client('rekognition')
       
       response=client.describe_project_versions(ProjectArn=project_arn,
           VersionNames=[version_name])
   
       for model in response['ProjectVersionDescriptions']:
           print(json.dumps(model,indent=4,default=str))
          
   def main():
   
       project_arn='project_arn'
       version_name='version_name'
   
       describe_model(project_arn, version_name)
   
   if __name__ == "__main__":
       main()

3. En sortie de programme, notez le champ Validation situé dans les objets TestingDataResult et TrainingDataResult. Le récapitulatif du manifeste est dans ManifestSummary.