2016-07-31 20 views
0

20個のクラスを使用し、各クラスに200個の画像を含むクラシファイアを作成しました。私はこの分類子への追加クラスを追加しようとすると、APIの呼び出しは失敗します。ここでは既存のクラシファイアに画像を追加できません

Traceback (most recent call last): 
    File "create_classifier.py", line 34, in <module> 
    print visual_recognition.update_classifier('flowers_1337689264', **myhash) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/watson_developer_cloud/visual_recognition_v3.py", line 96, in update_classifier 
    params=params, accept_json=True) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/watson_developer_cloud/watson_developer_cloud_service.py", line 268, in request 
    raise WatsonException(error_message) 
watson_developer_cloud.watson_developer_cloud_service.WatsonException: Unknown error 

は私のコードです:これはあなたの問題ですが、再訓練のために問題がある場合

import json 
from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3 
from glob import glob 

visual_recognition = VisualRecognitionV3('2016-05-20', api_key='xxxx') 

myhash = {} 
for f in sorted(glob('*.zip'))[20:30]: 
    clas = f.replace('.zip',''); 
    clas = clas.replace(' ', '-') 
    clas += '_positive_examples' 
    myhash[clas] = open(f, 'rb') 

print myhash 
#print visual_recognition.create_classifier('test', **myhash) 
print visual_recognition.update_classifier('test_1337689264', **myhash) 
+0

これ以上コンテキストを提供できますか?エラーテキストメッセージに「学習タスクを実行できません:元の分類器のフィーチャデータが見つかりませんでした(おそらく、元のトレーニングリクエスト中にワトソン学習をオプトアウトしたためです)。 –

答えて

0

わかりません - トレーニング用の.zipファイルに画像のような名前のファイル(例:* .jpgまたは* .png)が含まれていても、実際に有効な画像ファイルではない場合は、すべてのベクトルをマーシャリングするときに不完全なデータがあると考えられます再訓練のために。これは、MacOSの.zipファイルを使用しているときに頻繁に発生する可能性があります。このファイルには、このような名前の "隠し" __MACOSXフォルダが含まれている場合があります。

再イメージングを失敗させる非画像ファイルのこの問題の解決策が2016年8月10日に導入されました。その日以降に作成された分類子は、トレーニングサンプルの非イメージファイルの存在から再学習する際に妨げられません。その前に訓練された分類器の回避策は、同じ入力zipファイルで訓練プロセスを開始して新しいものを作成し、古い分類器を削除することです。

関連する問題