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修复训练错误
可以使用清单摘要来识别训练期间发生的终端清单内容错误列表和非终端JSON行验证错误列表。必须修复清单内容错误。我们建议您同时修复非终端JSON线路错误。有关特定错误的信息，请参阅非终端JSON线路验证错误和终止性清单内容错误。
您可以修复用于训练的训练或测试数据集。或者，也可以在训练和测试验证清单文件中进行修复，然后使用它们来训练模型。
修复完毕后，您需要导入更新后的清单并重新训练模型。有关更多信息，请参阅 创建清单文件。
以下过程说明了如何使用清单摘要来修复终止性清单内容错误。该过程还向您展示了如何定位和修复训练和测试验证清单中的JSON线路错误。
修复 Amazon Rekognition Custom Labels 训练错误
下载验证结果文件。文件名为 training_manifest_with_validation.json、testing_manifest_with_validation.json 和 manifest_summary.json。有关更多信息，请参阅 获取验证结果。
打开清单摘要文件 (manifest_summary.json)。
修复清单摘要中的所有错误。有关更多信息，请参阅 了解清单摘要。
在清单摘要中，遍历
error_line_indices数组，training并修复相应JSON行号中的training_manifest_with_validation.json错误。有关更多信息，请参阅 了解训练和测试验证结果清单。遍历
error_line_indices数组testing并修复相应JSON行testing_manifest_with_validation.json号中的错误。使用验证清单文件作为训练和测试数据集重新训练模型。有关更多信息，请参阅 训练 Amazon Rekognition Custom Labels 模型。
如果您使用 AWS SDK并选择修复训练或测试验证数据清单文件中的错误，请使用验证数据清单文件在中的位置TrainingData并将参数TestingData输入到CreateProjectVersion。有关更多信息，请参阅 训练模型（SDK）。
JSON行错误优先级
首先检测到以下JSON线路错误。如果出现这些错误中的任何一个，则停止验证JSON线路错误。必须先修复这些错误，然后才能修复任何其他JSON线路错误
MISSING_SOURCE_REF
ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT
ERROR_不_ _ LABEL ATTRIBUTES
ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT
ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT
ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE
ERROR_ MISSING CLASS _ MAP _ID
ERROR_INVALID_JSON_LINE
