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"Request Entity Too Large"

2017-10-29 4 views
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<head><title>413 Request Entity Too Large</title></head>

diesen Fehler"Request Entity Too Large"

Quelle

2017-10-29 kwonli

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Wir brauchen mehr Kontext, das ist keine Frage. Bitte sehen Sie: [wie man fragt] (https://stackoverflow.com/help/how-to-ask) –

Antwort

3

In Ihrem Beispiel Sie die/klassifizieren Endpunkt wurden verwenden, wenn Sie die Anfrage Klassifizierer POST/Senden werden sollte. Der/classify-Endpunkt dient zur Verwendung vorhandener Klassifizierer und weist eine kleinere Größenbeschränkung auf.

Sie können auch mehr als zehn Klassen in einem Klassifikator haben. Das ist kein Problem.

Wenn Sie die Größe von Bildern vor dem Senden ändern, empfiehlt es sich, die Größe auf 224x224 Pixel zu ändern.

Quelle

2017-10-30 01:39:44

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Gibt es eine maximale Größe von 300 MB für die gesamten Trainingsdaten, die Sie geben können? Ich verstehe, dass die Klassifikationsmethode standardmäßig gegen viele Klassen trainiert wird, können Sie an einen Ort gelangen, an dem ich darüber lesen könnte (ich möchte im Grunde wissen, was alle Klassen/Kategorien dafür existieren). Ich kann nichts in den Standarddokumenten oder im Redbook finden. Ich spreche nicht über den Gesichtsdetektor, sondern über den Standardklassifikator. Danke – kwonli

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Die Größenbeschränkung für 'POST/classifiers' beträgt 100MB pro Zip-Datei, 256MB pro Anfrage. Sie können mehr Daten und/oder Klassen zu einem vorhandenen Klassifikator hinzufügen, indem Sie "umschulen" ('POST/classifiers/{classifier_id}'). Weitere Details zu diesem Prozess und die Größenbeschränkungen finden Sie hier: https://console.bluemix.net /docs/services/visual-recognition/customizing.html#structure Die oberste Ebene der Kategorien innerhalb des Standard-Klassifikators wird hier dokumentiert: https://console.bluemix.net/docs/services/visual-recognition/customizing.html # guidelines-for-training-classifiers –

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Der Standard-Klassifizierer hat Tausende von Einträgen, kann sich jederzeit ändern und die vollständige Liste der Klassen wird nicht veröffentlicht. Um herauszufinden, ob der Standardklassifikator die Etiketten abdeckt, die das System liefern soll, müssen Sie es empirisch versuchen, indem Sie ihm einige Bilder schicken und die Ergebnisse selbst auswerten. Wenn nicht, dann ist es vielleicht eine gute Idee, einen benutzerdefinierten Klassifikator zu trainieren. –

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