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# Obtention des résultats de validation
<a name="tm-debugging-getting-validation-data"></a>

Les résultats de validation contiennent des informations pour les [Liste des erreurs de contenu du manifeste du terminal](tm-debugging.md#tm-error-category-combined-terminal) et les [Liste des erreurs de validation de ligne JSON non terminales](tm-debugging.md#tm-error-category-non-terminal-errors). Il existe trois fichiers de résultats de validation.
+ *training\_manifest\_with\_validation.json* : une copie du fichier manifeste du jeu de données d’entraînement à laquelle sont ajoutées les informations d’erreur de ligne JSON.
+ *testing\_manifest\_with\_validation.json* : une copie du fichier manifeste du jeu de données de test à laquelle sont ajoutées les informations d’erreur de ligne JSON. 
+ *manifest\_summary.json* : un récapitulatif des erreurs de contenu du manifeste et des erreurs de ligne JSON détectées dans les jeux de données d’entraînement et de test. Pour plus d’informations, consultez [Présentation du récapitulatif du manifeste](tm-debugging-summary.md).

Pour plus d’informations sur le contenu des manifestes de validation des entraînements et des tests, consultez [Débogage d’un entraînement de modèle en échec](tm-debugging.md). 

**Note**  
Les résultats de validation ne sont créés que si des [Liste des erreurs du fichier manifeste du terminal](tm-debugging.md#tm-error-category-terminal) ne sont pas générées pendant l’entraînement.
Si une [erreur de service](tm-debugging.md#tm-error-category-service) survient après la validation du manifeste de formation et de test, les résultats de validation sont créés, mais la réponse de [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)n'inclut pas les emplacements des fichiers de résultats de validation.

Une fois la formation terminée ou échouée, vous pouvez télécharger les résultats de validation à l'aide de la console Amazon Rekognition Custom Labels ou obtenir l'emplacement du compartiment Amazon S3 en appelant l'API. [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)

## Obtention des résultats de validation (Console)
<a name="tm-debugging-getting-validation-data-console"></a>

Si vous utilisez la console pour entraîner votre modèle, vous pouvez télécharger les résultats de validation à partir de la liste des modèles d’un projet, comme indiqué dans le schéma suivant. Le panneau Modèles affiche les résultats de l'entraînement et de la validation des modèles avec la possibilité de télécharger les résultats de validation.

![Interface affichant les résultats de formation et de validation du modèle avec option de téléchargement des résultats de validation.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/customlabels-dg/images/models-validation-results.jpg)


Vous pouvez également télécharger les résultats de validation depuis la page des détails d’un modèle. La page de détails présente les détails de l'ensemble de données avec le statut, les ensembles de données d'entraînement et de test, ainsi que des liens de téléchargement pour le résumé du manifeste, le manifeste de validation de la formation et le manifeste de validation des tests.

![Capture d'écran du panneau de détails du jeu de données avec l'état, les liens vers les ensembles de données de formation et de test, et les liens de téléchargement pour les éléments du manifeste.](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/customlabels-dg/images/model-validation-results.jpg)


Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Entraînement d’un modèle (console)](training-model.md#tm-console). 

## Obtention des résultats de validation (kit SDK)
<a name="tm-debugging-getting-validation-data-sdk"></a>

Une fois l’entraînement du modèle terminé, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition stocke les résultats de validation dans le compartiment Amazon S3 spécifié pendant l’entraînement. Vous pouvez obtenir l'emplacement du compartiment S3 en appelant l'[DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)API une fois la formation terminée. Pour entraîner un modèle, consultez [Entraînement d’un modèle (kit SDK)](training-model.md#tm-sdk).

Un [ValidationData](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ValidationData)objet est renvoyé pour l'ensemble de données d'entraînement ([TrainingDataResult](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TrainingDataResult)) et l'ensemble de données de test ([TestingDataResult](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TestingDataResult)). Le récapitulatif du manifeste est renvoyé dans `ManifestSummary`.

Après avoir obtenu l’emplacement du compartiment Amazon S3, vous pouvez télécharger les résultats de validation. Pour plus d’informations, consultez [Pour télécharger un objet à partir d’un compartiment S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/download-objects.html). Vous pouvez également utiliser l’opération [GetObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/GettingObjectsUsingAPIs.html).

**Pour obtenir des données de validation (kit SDK)**

1. Si ce n'est pas déjà fait, installez et configurez le AWS CLI et le AWS SDKs. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Étape 4 : Configurez le AWS CLI and AWS Kits SDK](su-awscli-sdk.md).

1. Utilisez l’exemple suivant pour obtenir l’emplacement des résultats de validation. 

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#### [ Python ]

   Remplacez `project_arn` par l’Amazon Resource Name (ARN) du projet qui contient le modèle. Pour plus d’informations, consultez [Gestion d’un projet Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](managing-project.md). Remplacez `version_name` par le nom de version du modèle. Pour plus d’informations, consultez [Entraînement d’un modèle (kit SDK)](training-model.md#tm-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()
   ```

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1. En sortie de programme, notez le champ `Validation` situé dans les objets `TestingDataResult` et `TrainingDataResult`. Le récapitulatif du manifeste est dans `ManifestSummary`.