本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 刪除資料集
您可以從專案中刪除培訓和測試資料集。
**Topics**
+ [刪除資料集 (主控台)](#md-delete-dataset-console)
+ [刪除 Amazon Rekognition 自訂標籤資料集 (SDK)](#md-delete-dataset-sdk)
## 刪除資料集 (主控台)
使用以下步驟刪除資料集。之後，如果專案還有一個剩餘的資料集（培訓或測試），則會顯示專案的詳細頁面。如果專案沒有剩餘的資料集，則會顯示 **建立資料集** 的頁面。
如果刪除培訓資料集，則必須先為專案建立新的培訓資料集，然後才能培訓模型。如需詳細資訊，請參閱[建立包含影像的訓練和測試資料集](md-create-dataset.md)。
如果刪除測試資料集，您可以培訓模型而無需建立新的測試資料集。在培訓期間，培訓資料集將會被分割以為專案創建新的測試資料集。分割培訓資料集會減少可用於培訓的圖像數量。為了保持品質，我們建議您在培訓模型之前先建立新的測試資料集。如需詳細資訊，請參閱[將資料集新增至專案](md-add-dataset.md)。
**刪除資料集**
1. 開啟 Amazon Rekognition 主控台：[https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)。
1. 在左側視窗中，選擇使用 **自訂標籤**。畫面將會顯示 Amazon Rekognition 自訂標籤的登入頁面。
1. 在左側導覽視窗中，選擇 **專案**。畫面將會顯示專案概覽。
1. 選擇包含要刪除的資料集的專案。
1. 在左側導覽視窗中，專案名稱的下方，選擇 **資料集**
1. 選擇 **動作**
1. 若要刪除培訓資料集，選擇 **刪除培訓資料集。**
1. 若要刪除測試資料集，選擇 **刪除測試資料集。**
1. 在 **刪除 *培訓或測試* 資料集** 的對話框當中，輸入 **刪除** 以確認您要刪除資料集。
1. 選擇 **刪除 *培訓或測試* 資料集** 以刪除資料集。
## 刪除 Amazon Rekognition 自訂標籤資料集 (SDK)
您可以透過呼叫 [刪除資料集](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DeleteDataset) 並提供要刪除的資料集的 Amazon Resource Name (ARN) 來刪除 Amazon Rekognition 自訂標籤資料集。若要取得專案內培訓和測試資料集的 ARNs，請呼叫 [描述專案](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjects)。回應包括 [專案描述](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ProjectDescription) 物體的一個數組。資料集 ARN (`DatasetArn`) 和資料集類型 (`DatasetType`) 皆位於 `Datasets` 清單當中。
如果要刪除培訓資料集，則需要為專案建立新的培訓資料集，然後才能培訓模型。如果要刪除測試資料集，則需要建立新的測試資料集，然後才能培訓模型。如需詳細資訊，請參閱[將資料集新增至專案（SDK）](md-add-dataset.md#md-add-dataset-sdk)。
**刪除資料集 (SDK)**
1. 如果您尚未這麼做，請安裝並設定 AWS CLI 和 AWS SDKs。如需詳細資訊，請參閱[步驟 4：設定 AWS CLI 和 AWS SDKs](su-awscli-sdk.md)。
1. 使用以下程式碼刪除資料集。
------
#### [ AWS CLI ]
將 `dataset-arn` 的值變更為要刪除的資料集的 ARN。
```
aws rekognition delete-dataset --dataset-arn {{dataset-arn}} \
--profile custom-labels-access
```
------
#### [ Python ]
使用下列程式碼。請請提供以下命令列參數：
+ dataset\_arn — 您要刪除的資料集的 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 ]
使用以下程式碼。請請提供以下命令列參數：
+ dataset\_arn — 您要刪除的資料集的 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);
}
}
}
```
------