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Como excluir um conjunto de dados
É possível excluir os conjuntos de dados de treinamento e teste de um projeto.
Como excluir um conjunto de dados (console)
Use o procedimento a seguir para excluir um conjunto de dados. Depois, se o projeto tiver um conjunto de dados restante (treinamento ou teste), a página de detalhes do projeto será exibida. Se o projeto não tiver conjuntos de dados restantes, a página Criar conjunto de dados será exibida.
Se excluir o conjunto de dados de treinamento, deverá criar um novo conjunto de dados de treinamento para o projeto antes de treinar um modelo. Para obter mais informações, consulte Como criar conjuntos de dados de treinamento e teste com imagens.
Se excluir o conjunto de dados de teste, poderá treinar um modelo sem criar um novo conjunto de dados de teste. Durante o treinamento, o conjunto de dados de treinamento é dividido para criar um novo conjunto de dados de teste para o projeto. A divisão do conjunto de dados de treinamento reduz o número de imagens disponíveis para treinamento. Para manter a qualidade, recomendamos criar um novo conjunto de dados de teste antes de treinar um modelo. Para obter mais informações, consulte Como adicionar um conjunto de dados a um projeto.
Para excluir um conjunto de dados
Abra o console do Amazon Rekognition em https://console.aws.amazon.com/rekognition/.
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No painel esquerdo, escolha Usar rótulos personalizados. A página inicial do Amazon Rekognition Custom Labels é exibida.
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No painel de navegação esquerdo, selecione Projetos. A visualização Projetos é exibida.
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Selecione o tópico que contém o conjunto de dados que você deseja excluir.
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No painel de navegação esquerdo, abaixo do nome do projeto, escolha Conjunto de dados
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Escolha Ações.
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Para excluir o conjunto de dados de treinamento, escolha Excluir conjunto de dados de treinamento.
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Para excluir o conjunto de dados de teste, escolha Excluir conjunto de dados.
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Na caixa de diálogo Excluir conjunto de dados de treinamento ou teste, insira excluir para confirmar que você deseja excluir o conjunto de dados.
-
Escolha Excluir conjunto de dados de treinamento ou teste para excluir o conjunto de dados.
Como excluir um conjunto de dados do Amazon Rekognition Custom Labels (SDK)
Exclua um conjunto de dados do Amazon Rekognition Custom Labels ao chamar DeleteProjectVersion e fornecer o nome do recurso da Amazon (ARN) do conjunto de dados que deseja excluir. Para obter os ARNs dos conjuntos de dados de treinamento e teste em um projeto, chame DescribeProjects. A resposta inclui uma matriz de objetos ProjectDescription. Os ARNS do conjunto de dados ARNs (DatasetArn
) e os tipos de conjunto de dados (DatasetType
) estão na lista Datasets
.
Se excluir o conjunto de dados de treinamento, precisará criar um novo conjunto de dados de treinamento para o projeto antes de treinar um modelo. Se excluir o conjunto de dados de teste, precisará criar um novo conjunto de dados de teste antes de treinar o modelo. Para obter mais informações, consulte Como adicionar um conjunto de dados a um projeto (SDK).
Para excluir um conjunto de dados (SDK)
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Se ainda não tiver feito isso, instale e configure a AWS CLI e os AWS SDKs. Para obter mais informações, consulte Etapa 4: configurar os AWS SDKs AWS CLI e.
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Use o código a seguir para excluir um conjunto de dados.
- AWS CLI
-
Altere o valor de dataset-arn
para o ARN dos conjuntos de dados que você deseja excluir.
aws rekognition delete-dataset --dataset-arn dataset-arn
\
--profile custom-labels-access
- Python
-
Use o seguinte código: Forneça os seguintes parâmetros de linha de comando:
# 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
-
Use o seguinte código: Forneça os seguintes parâmetros de linha de comando:
/*
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);
}
}
}