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# Ottenere i risultati della convalida
I risultati della convalida contengono informazioni sugli errori relativi a [Elenco degli errori relativi al contenuto del manifesto del terminale](tm-debugging.md#tm-error-category-combined-terminal) e [Elenco degli errori di convalida delle linee JSON non terminali](tm-debugging.md#tm-error-category-non-terminal-errors). Esistono tre file dei risultati di convalida.
+ *training\$1manifest\$1with\$1validation.json*: una copia del file manifest del set di dati di addestramento con informazioni sull'errore della riga JSON aggiunta.
+ *testing\$1manifest\$1with\$1validation.json*: una copia del file manifest del set di dati di test con informazioni sull'errore della riga JSON aggiunta.
+ *manifest\$1summary.json*: un riepilogo degli errori di contenuto manifest e degli errori di riga JSON rilevati nei set di dati di addestramento e test. Per ulteriori informazioni, consulta [Comprendere il riepilogo del manifest](tm-debugging-summary.md).
Per informazioni sui contenuti dei manifest di convalida dell’addestramento e dei test, consultare. [Eseguire il debug di un modello di addestramento fallito](tm-debugging.md)
**Nota**
I risultati della convalida si creano solo se non [Elenco degli errori del file manifest del terminale](tm-debugging.md#tm-error-category-terminal) si generano durante l’addestramento.
Se si verifica un [errore di servizio](tm-debugging.md#tm-error-category-service) dopo la convalida del manifesto di addestramento e test, vengono creati i risultati della convalida, ma la risposta da [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)non include le posizioni dei file dei risultati di convalida.
Una volta completato o non riuscito il training, puoi scaricare i risultati della convalida utilizzando la console Amazon Rekognition Custom Labels o ottenere la posizione del bucket Amazon S3 chiamando l'API. [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)
## Ottenere i risultati della convalida (Console)
Se si utilizza la console per addestrare il modello, è possibile scaricare i risultati della convalida dall'elenco dei modelli di un progetto, come illustrato nel diagramma seguente. Il pannello Modelli mostra i risultati di addestramento e convalida del modello con la possibilità di scaricare i risultati di convalida.
![\[Interfaccia che mostra i risultati di addestramento e convalida del modello con possibilità di scaricare i risultati di convalida.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/rekognition/latest/customlabels-dg/images/models-validation-results.jpg)
Si può anche accedere e scaricare i risultati della convalida dalla pagina dei dettagli di un modello. La pagina dei dettagli mostra i dettagli del set di dati con i set di dati di stato, addestramento e test e i collegamenti per il download per il riepilogo del manifesto, il manifesto di convalida dell'addestramento e il manifesto di convalida dei test.
![\[Schermata del pannello dei dettagli del set di dati con stato, collegamenti ai set di dati di addestramento e test e collegamenti per il download degli elementi del manifesto.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/rekognition/latest/customlabels-dg/images/model-validation-results.jpg)
Per ulteriori informazioni, consulta [Addestramento di un modello (Console)](training-model.md#tm-console).
## Ottenere i risultati della convalida (SDK)
Al termine dell’addestramento del modello, Amazon Rekognition Custom Labels memorizza i risultati della convalida nel bucket Amazon S3 specificato durante l’addestramento. Puoi ottenere la posizione del bucket S3 chiamando l'[DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)API, al termine del training. Per eseguire l’addestramento di un modello, consulta [Addestramento di un modello (SDK)](training-model.md#tm-sdk).
Viene restituito un [ValidationData](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ValidationData)oggetto per il set di dati di addestramento ([TrainingDataResult](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TrainingDataResult)) e il set di dati di test (). [TestingDataResult](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TestingDataResult) Il riepilogo del manifest viene restituito in `ManifestSummary`.
Dopo aver ottenuto la posizione del bucket Amazon S3, si possono scaricare i risultati della convalida. Per ulteriori informazioni, consulta [How do I download an object from an S3 bucket?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/download-objects.html) (Come scaricare un oggetto da un bucket S3?). È inoltre possibile utilizzare l'operazione [GetObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/GettingObjectsUsingAPIs.html).
**Per ottenere i dati di convalida (SDK)**
1. Se non l'hai già fatto, installa e configura il AWS CLI . AWS SDKs Per ulteriori informazioni, consulta [Passaggio 4: configura e AWS CLI AWS SDKs](su-awscli-sdk.md).
1. Utilizzare l’esempio seguente per ottenere la posizione dei risultati della convalida.
------
#### [ Python ]
Sostituire `project_arn` con l'Amazon Resource Name (ARN) del progetto che comprende il modello. Per ulteriori informazioni, consulta [Gestione di un progetto Amazon Rekognition Custom Labels](managing-project.md). Sostituire `version_name` con il nome della versione del modello. Per ulteriori informazioni, consultae [Addestramento di un modello (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. Nell'output del programma, annotare il `Validation` campo negli oggetto `TestingDataResult` e `TrainingDataResult`. Il manifest di riepilogo è in `ManifestSummary`.