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# データセットの削除
プロジェクトからトレーニングデータセットとテストデータセットを削除できます。
**Topics**
+ [データセットの削除 (コンソール)](#md-delete-dataset-console)
+ [Amazon Rekognition Custom Labels データセットの削除 (SDK)](#md-delete-dataset-sdk)
## データセットの削除 (コンソール)
次の手順に従って、データセットを削除します。その後、プロジェクトにデータセット (トレーニングまたはテスト) がある場合は、プロジェクトの詳細ページが表示されます。プロジェクトに残っているデータセットがない場合は、**[データセットを作成]** ページが表示されます。
トレーニングデータセットを削除した場合、モデルをトレーニングする前に、プロジェクト用に新しいトレーニングデータセットを作成する必要があります。詳細については、「[イメージ付きのトレーニングデータセットとテストデータセットの作成](md-create-dataset.md)」を参照してください。
テストデータセットを削除すれば、新しいテストデータセットを作成しなくてもモデルをトレーニングできます。トレーニング中、トレーニングデータセットは分割され、プロジェクト用の新しいテストデータセットが作成されます。トレーニングデータセットを分割すると、トレーニングに使用できるイメージの数が減ります。品質を維持するために、モデルをトレーニングする前に新しいテストデータセットを作成することを推奨します。詳細については、「[データセットをプロジェクトに追加する](md-add-dataset.md)」を参照してください。
**データセットを削除するには**
1. Amazon Rekognition コンソールを [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) で開きます。
1. 左側のペインで、**[カスタムラベルを使用]** を選択します。Amazon Rekognition Custom Labels のランディングページが表示されます。
1. 左側のナビゲーションペインで、**[プロジェクト]** を選択します。プロジェクトビューが表示されます。
1. 削除するデータセットが含まれるプロジェクトを選択します。
1. 左側のナビゲーションペインで、プロジェクト名の下にある **[データセット]** を選択します。
1. **[アクション]** を選択します。
1. トレーニングデータセットを削除するには、**[トレーニングデータセットを削除]** を選択します。
1. テストデータセットを削除するには、**[テストデータセットを削除]** を選択します。
1. **[*トレーニングまたはテスト*データセットを削除]** ダイアログボックスで、**[削除]** と入力し、データセットを削除することを確認します。
1. **[*トレーニングまたはテスト*データセットを削除]** を選択して、データセットを削除します。
## Amazon Rekognition Custom Labels データセットの削除 (SDK)
Amazon Rekognition Custom Labels データセットを削除するには、[DeleteDataset](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DeleteDataset) を呼び出し、削除するデータセットの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。プロジェクト内のトレーニングデータセットとテストデータセットの ARN を取得するには、[DescribeProjects](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjects) を呼び出します。レスポンスには [ProjectDescription](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ProjectDescription) オブジェクトの配列が含まれます。データセット ARN (`DatasetArn`) とデータセットタイプ (`DatasetType`) は、`Datasets` の一覧にあります。
トレーニングデータセットを削除した場合、モデルをトレーニングする前に、プロジェクト用に新しいトレーニングデータセットを作成する必要があります。テストデータセットを削除した場合、モデルをトレーニングする前に、新しいトレーニングデータセットを作成する必要があります。詳細については、「[データセットをプロジェクトに追加する (SDK)](md-add-dataset.md#md-add-dataset-sdk)」を参照してください。
**データセットを削除するには (SDK)**
1. まだインストールしていない場合は、 と AWS SDKs をインストール AWS CLI して設定します。詳細については、「[ステップ 4: AWS CLI と AWS SDKsを設定する](su-awscli-sdk.md)」を参照してください。
1. 次のコードを使用してデータセットを削除します。
------
#### [ AWS CLI ]
`dataset-arn` の値を削除するデータセットの ARN に変更します。
```
aws rekognition delete-dataset --dataset-arn {{dataset-arn}} \
--profile custom-labels-access
```
------
#### [ Python ]
次のコードを使用します。次のコマンドラインパラメータを指定します。
+ dataset\_arn - 削除するデータセットの 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 ]
次のコードを使用します。次のコマンドラインパラメータを指定します。
+ dataset\_arn - 削除するデータセットの 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);
}
}
}
```
------