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20 個のクラスを使用して、各クラスに 200 個の画像を持つ分類子を正常に作成しました。この分類子にクラスを追加しようとすると、API 呼び出しが失敗します。

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

これが私のコードです：

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)
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これが問題かどうかはわかりませんが、再トレーニングには問題があります - トレーニング .zip ファイルに画像のような名前のファイル (*.jpg や *.png など) が含まれているが、実際には有効な画像ファイルではない場合、システムは、再トレーニングのためにすべてのベクトルをマーシャリングしようとすると、不完全なデータがあると見なします。これは、MacOS の .zip ファイルを使用している場合に頻繁に発生する可能性があり、このような名前のファイルを含む「隠し」__MACOSX フォルダーが含まれている可能性があります。

再トレーニングが失敗する原因となる非画像ファイルの問題の解決策は、2016 年 8 月 10 日に展開されました。その日以降に作成された分類器は、トレーニング例に存在する非画像ファイルから再トレーニングする際に妨げられるべきではありません。ただし、遡及的ではないため、その日付より前にトレーニングされた分類子の回避策は、同じ入力 zip ファイルでトレーニング プロセスをやり直して新しいファイルを作成し、古い分類子を削除することです。

于 2016-08-02T16:15:26.273 に答える