取得驗證結果

驗證結果包含和的錯誤終端資訊內容錯誤資訊非終端 JSON 行驗證錯誤。有三個驗證結果檔案。

• 訓練資料集資訊清單檔案的副本，其中新增了 JSON 行錯誤資訊。

• 測試數據集清單文件的副本-添加了 JSON 行錯誤錯誤信息的測試數據集清單文件的副本。

• 清單摘要 .json — 在訓練和測試資料集中找到的資訊清單內容錯誤和 JSON 行錯誤的摘要。如需詳細資訊，請參閱了解資訊清單摘要。

如需有關訓練和測試驗證資訊清單內容的資訊，請參閱偵錯失敗的模型訓練。

注意

• 只有在訓練期間未產生驗證結果時，才終端機清單檔錯誤會建立驗證結果。

• 如果在驗證訓練和測試資訊清單之後發生服務錯誤，則會建立驗證結果，但來自的回應DescribeProjectVersions不包括驗證結果檔案位置。

訓練完成或失敗後，您可以使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台下載驗證結果，或透過呼叫 API 取得 Amazon S3 儲存貯體位置。DescribeProjectVersions

取得驗證結果 (主控台)

如果您使用主控台訓練模型，您可以從專案的模型清單中下載驗證結果，如下圖所示。

您也可以從模型的詳細資訊頁面存取下載驗證結果。

如需詳細資訊，請參閱訓練模型（控制台）。

取得驗證結果 (SDK)

模型訓練完成後，Amazon Rekognition 自訂標籤會將驗證結果存放在訓練期間指定的 Amazon S3 儲存貯體中。訓練完成後，您可以呼叫 DescribeProjectVersionsAPI 來取得 S3 儲存貯體位置。若要訓練模型，請參閱訓練模型 (SDK)。

會針ValidationData對訓練資料集 (TrainingDataResult) 和測試資料集 (TestingDataResult) 傳回物件。資訊清單摘要會在中傳回ManifestSummary。

取得 Amazon S3 儲存貯體位置後，您可以下載驗證結果。如需詳細資訊，請參閱如何從 S3 儲存貯體下載物件？ 。您也可以使用此GetObject操作。

若要取得驗證資料 (SDK)

1. 如果您尚未這樣做，請先完成安裝AWS CLI和設定 AWS SDK。如需詳細資訊，請參閱步驟 4：設定 AWS CLI 和開 AWS 發套件。

2. 使用以下範例來取得驗證結果的位置。

   Python

   project_arn使用包含模型的專案的 Amazon Resource Name (ARN) 取代。如需詳細資訊，請參閱管理 Amazon Rekognition 自訂標籤專案。version_name使用模型版本的名稱取代。如需詳細資訊，請參閱訓練模型 (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. 在程式輸出中，請注意TestingDataResult和TrainingDataResult物件中的Validation欄位。資訊清單摘要位於中ManifestSummary。