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尝试上传 zip 文件时，出现错误：

INFO: <-- HTTP FAILED: java.net.SocketException: Connection reset by peer: socket write error (Error Screenshot)

这是我 从 IBM Watson 文档中找到的内容

  1. 该服务最多接受 10,000 张图像或每个 .zip 文件 100 MB
  2. 该服务要求每个 .zip 文件至少包含 10 个图像。
  3. 该服务每次培训调用最多接受 256 MB。
  4. 图片的最小推荐尺寸为 32X32 像素。

因此，我已经处理了上述每个方面。

我已经支付了服务费用，并更改了 api 密钥。

总拉链：大约 1000 个。

每个 zip 包含大约 15 张图片。

我认为问题可能是，如果我检查所有 zip 文件的总大小，那么它大约是 1GB。那么这是拥有大量 zip 文件的问题吗？相同的代码适用于较少数量的 zip 文件。

List<File> allZipPath = new ArrayList<File>();

// add zip paths

Builder classBuilder = new ClassifierOptions.Builder();

for(int i=0; i<allZipPath.size(); i++){

    //Take the name and add as a name to the class
    classBuilder.addClass(allZipPath.get(i).getName(), allZipPath.get(i));  
}
ClassifierOptions createCanaryOptions = classBuilder.classifierName(classifierName).build();

//   you can add negative zip by using ".negativeExamples(new File(myFilePath +"cats.zip")).build()" 
result = service.createClassifier(createCanaryOptions).execute();
//System.out.println(result);
System.out.println("Classifier created with Id: " + result.getId() +   "\n\n");
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感谢您对 Visual Recognition 的关注。

编写文档时假设您在训练中提交 1 个 zipclass文件classifier。

您是否将同一类中的示例拆分为不同的 .zip 文件？这是可能的，但不是必需的，除非您的单个类的示例超过 100MB。

推荐的训练模式是发出一个总大小低于 256 MB 的请求，其中包含其中每个类的所有示例。如果你有更多的训练数据，你可以提交额外的“再训练”请求，增加更多的类，和/或更多的例子到现有的类。此处记录了再培训：https ://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/visual-recognition/tutorial-custom-classifier.html#to-add-new-classes-to-an-existing-classifier

该服务要求每个 .zip 文件至少包含 10 个图像。

图片的最小推荐尺寸为 32X32 像素。

澄清一下，这些是最低要求 -您正在训练class的每个图像必须至少有 10 个示例图像。classifier最好将您可以使用的所有训练图像class放入一个 .zip 文件中，但每个 .zip 文件的大小限制为 100MB。如果您的示例多于每个类，则可以使用再训练功能添加更多示例。

此外，32x32 是最小尺寸。理想情况下，您应该提交原始大小的图像，但如果您需要缩小它们以节省时间或带宽，您现在可以将大小调整为 224x224，而不会损失训练质量。（具体尺寸可能会在未来发生变化）

我已经支付了服务费用，并更改了 api 密钥。

总拉链：大约 1000 个。

这是否意味着您的 POST /classifiers 请求包含大约 1000 个表单字段？在客户端代码和服务器之间的连接中，这可能是问题的根源。

每个 zip 包含大约 15 张图片。

虽然系统确实每个类至少有 10 个图像，但提供更多示例（如 100-200 个）通常会产生更好的结果。

我认为问题可能是，如果我检查所有 zip 文件的总大小，那么它大约是 1GB。那么这是拥有大量 zip 文件的问题吗？相同的代码适用于较少数量的 zip 文件。

如您所述，如果您的总请求大小为 1GB，这将超过 256 MB 的限制：

该服务每次培训调用最多接受 256 MB。

这可能会导致您观察到的错误。

我的建议是开始训练少于 1000 个的课程，每个课程尽可能多的示例，在进入 1000 个课程之前评估你的结果。如果你已经这样做了，最好的策略（因为你说你总共有大约 1GB 的数据）是将它分成 1 个原始训练请求（总大小小于 256MB）和 3-4 个额外请求，每个请求小于 256MB。重新训练的费用等于请求中提交的图像数量（就像原始训练一样），因此成本与单个大型请求成功时相同。您可以预期每个训练请求每张图像需要 1-2 秒。

有关培训指南的其他信息在这里：https ://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/visual-recognition/customizing.html#guidelines-for-good-training

于 2017-05-28T14:33:42.227 回答