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我有一个绑定到 Bluemix 应用程序的 Watson Visual Recognition 服务。我正在使用带有冒烟测试的蓝绿色部署来管理应用程序部署。

我在冒烟测试中包括的一项检查是依赖于 Visual Recognition 服务的功能。因为冒烟测试在部署后立即运行，并且因为看起来 Visual Recognition 服务 API 密钥在重新绑定时重新生成 - 然后需要一段时间才能生效 - 冒烟测试失败。等待变为有效的过程已记录在案，但这令人头疼。我尝试了两种解决方法：

• 在我的代码中添加一个重试循环以等待 Visual Recognition 服务密钥有效。然后我的烟雾测试可以调用它，确保在获得有效密钥之前没有任何东西被推送。我可以看到密钥对免费通话相对较快（大约 30 秒内）生效，但随后需要几分钟才能附加到付费通话的权利。等待密钥对付费呼叫有效会增加我的部署大约五分钟，这并不理想，因为我们的团队每天推送很多次，并且部署可以开始备份。
• 创建永久凭据并使用用户提供的服务将它们绑定到我的应用程序。这意味着部署可以立即开始使用该密钥，这很好，但我绕过了正常的服务绑定机制，这似乎是错误的。

有没有我错过的选择？

我目前面临创建自己的分类器的问题。我已经尝试构建一个 NodeJS 应用程序并使用IBM 的 demo创建它，但是每次我提交要创建的 ZIP 文件夹时，我都会收到以下错误消息：

但是，当我尝试使用他们提供的 .zip（husky、beagle 和cats.zip 文件）使用 IBM Demo webapp 时，分类器已成功创建

我目前有 2 个 zip（1 个正面和 1 个负面），每个包含 50 个从 1.jpg 到 50.jpg 的文件。

你们有没有人经历过这个问题并找到了处理它的方法？

感谢您的关注。

最好的问候，恩里科·贝加莫

我正在使用 java 调用 VRA，但使用 byte[] 时遇到问题。

这工作正常，但如果我将 File() 更改为 byte[] 我得到一个错误状态：400，

我的代码只是将 File 更改为同一图像中的 byte[] ：

有任何想法吗？

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。

我们有客户要求使用 Watson Visual Recognition 搜索集合中的相似图像。文档提到每个集合可以包含 100 万张图像。因此，我有以下问题：

a) 图像的最大尺寸是多少？

b) 每张图片上传最多需要 1 秒，标准计划每天限制为 25000 张图片。那么，每天只能将 25k 图像添加到集合中吗？

c) 客户有大约 200 万张图像。我们怎样才能更快地上传图像？

d) 是否有单独的批量处理计划？

您好，我正在将我的图像保存到 firebase，并希望将它们与 Watson Image Recognition 一起使用，但 firebase 只给了我一个下载链接，而且这似乎不适用于 Watson Api。有没有办法让它工作我们会有更好的方法让我将我的图像保存在网络上。谢谢您的帮助

IBM Visual Recognition 分类器易于使用且运行良好。然而，自定义分类器的创建成本高昂（0.10 美元/图像）且耗时。意外删除自定义分类器会使使用该分类器的任何工作流面临风险。API 或仪表板中没有明显的方式来下载、复制或锁定自定义分类器。这是生产使用的一个问题。

如何备份使用 IBM Watson Visual Recognition 创建的自定义分类器？这个问题在 IBM 的开发者论坛上没有得到解答，我希望 IBM 的人可以在这里提供指导。

谢谢！

我正在尝试使用python Watson 开发人员云服务中的 VisualRecognitionV3类通过 Python 2.7 在 Jupyter Notebooks 上创建自定义图像分类器。我创建了一个Watson 类来实现create_classifier()、get_classifier()、delete_classifier() 和classify() 函数。我以前有一个 api 密钥，但现在在运行以前的函数后出现以下错误：

运行 get_classifier(classifier_id = ''):

输出： {u'classifiers': []}

运行 create_classifier()：

输出：

运行 delete_classifier(classifier_id = ''):

输出：

运行分类（classifier_id = ''）

输出：

我本来应该上两门课，但我的课是零课。我尝试通过 30 天试用期使用另一个 API 密钥，但我收到错误 403：无效的 API 密钥。有谁知道如何在没有classifier_id 的情况下消除当前类并生成一个新类，或者使用旧类生成一个工作类？任何想法将不胜感激。谢谢！

我尝试使用 Watson IBM 的视觉识别。在网络视觉识别中，我尝试训练我的班级，但训练失败了。我不知道我在做什么。我上传了 2 个 zip，每个 zip 包含 30 个 jpg 文件的房屋照片。上传后它正在训练，但几分钟后它变成红色并失败。

另外，我尝试下载IBM（Beagle）的示例训练数据，也失败了。

请帮我注意我在做什么。谢谢，尼夫。

当我尝试在 Watson Visual Recognition 中使用两个正类和 API 密钥（每个类包含大约 1200 个图像）训练一个分类器时，它返回“没有给出分类器名称”——但我已经提供了。这是代码：

到目前为止我做了什么：

1. 删除了文件名中的所有特殊字符，因为我认为这可能是问题所在：
2. 尝试为分类器提供其他名称，例如“name=ocd”
3. 我还尝试在较小的数据集上对其进行训练，例如每个正类中的 40 张图像，然后它实际上工作得很好。所以也许数据集的大小是问题所在。但是，根据 Watson 培训指南，我遵守尺寸规定：https ://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/visual-recognition/customizing.html我有免费订阅。

有人对如何解决这个分类器训练问题有任何建议吗？