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# 删除数据集
可以从项目中删除训练和测试数据集。
**Topics**
+ [
## 删除数据集（控制台）
](#md-delete-dataset-console)
+ [
## 删除 Amazon Rekognition Custom Labels 数据集 (SDK)
](#md-delete-dataset-sdk)
## 删除数据集（控制台）
可以使用以下过程删除数据集。删除后，如果项目还有剩余的数据集（训练或测试），则会显示项目详细信息页面。如果项目没有剩余的数据集，则会显示**创建数据集**页面。
如果删除训练数据集，则必须先为项目创建新的训练数据集，然后才能训练模型。有关更多信息，请参阅 [使用图像创建训练和测试数据集](md-create-dataset.md)。
如果删除测试数据集，则无需创建新的测试数据集也能训练模型。在训练期间，将拆分训练数据集来为项目创建新的测试数据集。拆分训练数据集会减少可用于训练的图像数量。为了保持质量，建议在训练模型之前创建一个新的测试数据集。有关更多信息，请参阅 [向项目添加数据集](md-add-dataset.md)。
**删除数据集**
1. 打开亚马逊 Rekognition 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)。
1. 在左侧窗格中，选择**使用自定义标签**。随后将显示 Amazon Rekognition Custom Labels 登录页面。
1. 在左侧导航窗格中，选择**项目**。随后将显示“项目”视图。
1. 选择包含要删除的数据集的项目。
1. 在左侧导航窗格中，于项目名称下选择**数据集**。
1. 选择**操作**。
1. 要删除训练数据集，请选择**删除训练数据集**。
1. 要删除测试数据集，请选择**删除测试数据集**。
1. 在**删除*训练或测试*数据集**对话框中，输入 **delete** 以确认要删除该数据集。
1. 选择**删除*训练或测试*数据集**，删除该数据集。
## 删除 Amazon Rekognition Custom Labels 数据集 (SDK)
您可以通过[DeleteDataset](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DeleteDataset)调用并提供要删除的数据集的亚马逊资源名称 (ARN) 来删除 Amazon Rekognition 自定义标签数据集。要获取项目 ARNs中的训练和测试数据集，请致电[DescribeProjects](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjects)。响应包含一个[ProjectDescription](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ProjectDescription)对象数组。数据集 ARNs (`DatasetArn`) 和数据集类型 (`DatasetType`) 在`Datasets`列表中。
如果删除训练数据集，则需要先为项目创建新的训练数据集，然后才能训练模型。如果删除测试数据集，则需要先创建新的测试数据集，然后才能训练模型。有关更多信息，请参阅 [向项目添加数据集 (SDK)](md-add-dataset.md#md-add-dataset-sdk)。
**删除数据集 (SDK)**
1. 如果您尚未这样做，请安装并配置 AWS CLI 和 AWS SDKs。有关更多信息，请参阅 [步骤 4：设置 AWS CLI 和 AWS SDKs](su-awscli-sdk.md)。
1. 使用以下代码删除数据集。
------
#### [ AWS CLI ]
将 `dataset-arn` 的值更改为要删除的数据集的 ARN。
```
aws rekognition delete-dataset --dataset-arn dataset-arn \
--profile custom-labels-access
```
------
#### [ Python ]
使用以下代码。提供以下命令行参数：
+ dataset\$1arn：要删除的数据集的 ARN。
```
# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
"""
Purpose
Shows how to delete an Amazon Rekognition Custom Labels dataset.
"""
import argparse
import logging
import time
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
logger = logging.getLogger(__name__)
def delete_dataset(rek_client, dataset_arn):
"""
Deletes an Amazon Rekognition Custom Labels dataset.
:param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client.
:param dataset_arn: The ARN of the dataset that you want to delete.
"""
try:
# Delete the dataset,
logger.info("Deleting dataset: %s", dataset_arn)
rek_client.delete_dataset(DatasetArn=dataset_arn)
deleted = False
logger.info("waiting for dataset deletion %s", dataset_arn)
# Dataset might not be deleted yet, so wait.
while deleted is False:
try:
rek_client.describe_dataset(DatasetArn=dataset_arn)
time.sleep(5)
except ClientError as err:
if err.response['Error']['Code'] == 'ResourceNotFoundException':
logger.info("dataset deleted: %s", dataset_arn)
deleted = True
else:
raise
logger.info("dataset deleted: %s", dataset_arn)
return True
except ClientError as err:
logger.exception("Couldn't delete dataset - %s: %s",
dataset_arn, err.response['Error']['Message'])
raise
def add_arguments(parser):
"""
Adds command line arguments to the parser.
:param parser: The command line parser.
"""
parser.add_argument(
"dataset_arn", help="The ARN of the dataset that you want to delete."
)
def main():
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format="%(levelname)s: %(message)s")
try:
# Get command line arguments.
parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS)
add_arguments(parser)
args = parser.parse_args()
print(f"Deleting dataset: {args.dataset_arn}")
# Delete the dataset.
session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access')
rekognition_client = session.client("rekognition")
delete_dataset(rekognition_client,
args.dataset_arn)
print(f"Finished deleting dataset: {args.dataset_arn}")
except ClientError as err:
error_message = f"Problem deleting dataset: {err}"
logger.exception(error_message)
print(error_message)
if __name__ == "__main__":
main()
```
------
#### [ Java V2 ]
使用以下代码。提供以下命令行参数：
+ dataset\$1arn：要删除的数据集的 ARN。
```
/*
Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
*/
package com.example.rekognition;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DeleteDatasetRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DeleteDatasetResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeDatasetRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
public class DeleteDataset {
public static final Logger logger = Logger.getLogger(DeleteDataset.class.getName());
public static void deleteMyDataset(RekognitionClient rekClient, String datasetArn) throws InterruptedException {
try {
logger.log(Level.INFO, "Deleting dataset: {0}", datasetArn);
// Delete the dataset
DeleteDatasetRequest deleteDatasetRequest = DeleteDatasetRequest.builder().datasetArn(datasetArn).build();
DeleteDatasetResponse response = rekClient.deleteDataset(deleteDatasetRequest);
// Wait until deletion finishes
DescribeDatasetRequest describeDatasetRequest = DescribeDatasetRequest.builder().datasetArn(datasetArn)
.build();
Boolean deleted = false;
do {
try {
rekClient.describeDataset(describeDatasetRequest);
Thread.sleep(5000);
} catch (RekognitionException e) {
String errorCode = e.awsErrorDetails().errorCode();
if (errorCode.equals("ResourceNotFoundException")) {
logger.log(Level.INFO, "Dataset deleted: {0}", datasetArn);
deleted = true;
} else {
logger.log(Level.SEVERE, "Client error occurred: {0}", e.getMessage());
throw e;
}
}
} while (Boolean.FALSE.equals(deleted));
logger.log(Level.INFO, "Dataset deleted: {0} ", datasetArn);
} catch (
RekognitionException e) {
logger.log(Level.SEVERE, "Client error occurred: {0}", e.getMessage());
throw e;
}
}
public static void main(String args[]) {
final String USAGE = "\n" + "Usage: " + "\n\n" + "Where:\n"
+ " dataset_arn - The ARN of the dataset that you want to delete.\n\n";
if (args.length != 1) {
System.out.println(USAGE);
System.exit(1);
}
String datasetArn = args[0];
try {
// Get the Rekognition client.
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access"))
.region(Region.US_WEST_2)
.build();
// Delete the dataset
deleteMyDataset(rekClient, datasetArn);
System.out.println(String.format("Dataset deleted: %s", datasetArn));
rekClient.close();
} catch (RekognitionException rekError) {
logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage());
System.exit(1);
}
catch (InterruptedException intError) {
logger.log(Level.SEVERE, "Exception while sleeping: {0}", intError.getMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
------