Debugging di un modello fallito

È possibile che si verifichino errori durante l'addestramento dei modelli. Amazon Rekognition Custom Labels segnala errori di formazione nella console e nella risposta ricevuta. DescribeProjectVersions

Gli errori sono terminali (la formazione non può continuare) o non terminali (la formazione può continuare). Per gli errori relativi al contenuto dei set di dati di training e test, puoi scaricare i risultati della convalida (un riepilogo del manifesto e i manifesti di convalida di training e test). Utilizza i codici di errore nei risultati della convalida per trovare ulteriori informazioni in questa sezione. Questa sezione fornisce anche informazioni sugli errori dei file manifest (errori di terminale che si verificano prima della convalida del contenuto del file manifest).

Nota

Un manifest è il file utilizzato per memorizzare il contenuto di un set di dati.

Puoi correggere alcuni errori utilizzando la console Amazon Rekognition Custom Labels. Altri errori potrebbero richiedere l'aggiornamento dei file del manifesto di formazione o di test. Potrebbe essere necessario apportare altre modifiche, come le autorizzazioni IAM. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione relativa ai singoli errori.

Errori del terminale

Gli errori terminali impediscono l'addestramento di un modello. Esistono 3 categorie di errori di addestramento del terminale: errori di servizio, errori di file manifesto ed errori di contenuto manifesto.

Nella console, Amazon Rekognition Custom Labels mostra gli errori terminali per un modello nella colonna del messaggio di stato della pagina dei progetti.

Se utilizzi l'AWSSDK, puoi scoprire se si è verificato un errore nel file manifest del terminale o nel contenuto del manifest terminale controllando la risposta da. DescribeProjectVersions In questo caso, il Status valore è un TRAINING_FAILED StatusMessage campo contenente l'errore.

Errori di servizio

Gli errori del servizio terminale si verificano quando Amazon Rekognition riscontra un problema di servizio e non può continuare la formazione. Ad esempio, l'errore di un altro servizio da cui dipende Amazon Rekognition Custom Labels. Amazon Rekognition Custom Labels segnala errori di servizio nella console poiché Amazon Rekognition ha riscontrato un problema di servizio. Se si utilizza l'AWSSDK, 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 AWS Support e includi tutte le informazioni sull'errore segnalate con l'errore del servizio.

Errori del file manifest del terminale

Gli errori manifesti dei file sono errori terminali, nei set di dati di addestramento e test, che si verificano a livello di file o su più file. Gli errori manifest dei file vengono rilevati prima della convalida del contenuto dei set di dati di addestramento e test. Gli errori manifest dei file impediscono la segnalazione di errori di convalida non terminali. Ad esempio, un file del manifesto di allenamento vuoto genera un errore Il file manifest è vuoto. Poiché il file è vuoto, non è possibile segnalare errori di convalida della linea JSON 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.

• L'estensione o il contenuto del file manifest non sono validi.

• Il file manifest è vuoto.

• Le dimensioni del file manifesto superano le dimensioni massime supportate.

• Impossibile scrivere nel bucket S3 di output.

• Le autorizzazioni del bucket S3 non sono corrette.

Errori di contenuti del manifesto del terminale

Gli errori di contenuto manifesto sono errori terminali relativi al contenuto di un manifest. Ad esempio, se ricevi l'errore Il file manifest contiene immagini etichettate per etichetta insufficienti per eseguire la divisione automatica, il training non può terminare poiché nel set di dati di addestramento non ci sono abbastanza immagini etichettate 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 manifest insieme a qualsiasi altro errore relativo al contenuto del manifesto del terminale. Per ulteriori informazioni, consulta Comprendere il riepilogo del manifesto.

Gli errori di linea JSON non terminali vengono segnalati anche in manifesti separati dei risultati di formazione e convalida dei test. Gli errori non terminali della linea JSON rilevati da Amazon Rekognition Custom Labels non sono necessariamente correlati agli errori di contenuto manifesto che interrompono la formazione. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifesti dei risultati della formazione e dei test di convalida.

È necessario correggere gli errori di contenuto dei manifesti prima di poter addestrare il modello.

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

• Il file manifest contiene troppe righe non valide.

• Il file manifest contiene immagini da più bucket S3.

• ID proprietario non valido per il bucket S3 delle immagini.

• Il file manifest contiene immagini etichettate per etichetta insufficienti per eseguire la divisione automatica.

• Il file manifest ha un numero insufficiente di etichette.

• Il file manifest contiene troppe etichette.

• Meno del {}% di sovrapposizione delle etichette tra i file del manifesto di addestramento e di test.

• Il file manifest ha un numero insufficiente di etichette utilizzabili.

• Meno del {}% di sovrapposizione di etichette utilizzabili tra i file del manifesto di addestramento e di test.

• Impossibile copiare le immagini dal bucket S3.

Errori di convalida della linea JSON non terminali

Gli errori di convalida della linea JSON sono errori non terminali che non richiedono Amazon Rekognition Custom Labels per interrompere l'addestramento di un modello.

Gli errori di convalida della linea JSON non vengono visualizzati nella console.

Nei set di dati di addestramento e test, una linea JSON rappresenta le informazioni di addestramento o test per una singola immagine. Gli errori di convalida in una riga JSON, 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 manifest. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifesti dei risultati della formazione e dei test di convalida. Per informazioni sulle regole di convalida, consultaRegole di convalida per i file manifest.

Nota

L'addestramento fallisce se ci sono troppi errori di linea JSON.

Ti consigliamo di correggere anche gli errori non terminali della linea JSON in quanto possono potenzialmente causare errori future o influire sull'addestramento del modello.

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

• Manca la chiave source-ref.

• Il formato del valore source-ref non è valido.

• Nessun attributo dell'etichetta trovato.

• Il formato dell'attributo label {} non è valido.

• Il formato dei metadati dell'attributo dell'etichetta non è valido.

• Non è stato trovato alcun attributo di etichetta valido.

• Uno o più riquadri di delimitazione presentano un valore di confidenza mancante.

• Nella mappa delle classi manca uno o più ID di classe.

• La riga JSON ha un formato non valido.

• L'immagine non è valida. Controlla il percorso S3 e/o le proprietà dell'immagine.

• Il riquadro di delimitazione ha valori fuori cornice.

• L'altezza e la larghezza del riquadro di delimitazione sono troppo piccole.

• Ci sono più riquadri di delimitazione rispetto al numero massimo consentito.

• Nessuna annotazione valida trovata.