由对等点重置连接：套接字写入错误IBM Watson视觉识别

Question

信息:<--HTTP失败：java.net.SocketException：由对等方重置连接：套接字写入错误（错误屏幕截图）

以下是我从IBM Watson文档中发现的

1. 该服务最多接受10,000个图像或每个.zip文件100 MB
2. 该服务要求每个。zip文件至少有10个图像。
3. 该服务每次训练调用最多接受256 MB。
4. 图像的最小推荐大小为32x32像素。

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。那么这是一个拥有大量zip文件的问题吗？同样的代码对于较少数量的zip文件也能很好地工作。

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");

Answer 1

感谢您对视觉识别的兴趣。

在编写文档时，假设您正在训练的分类器中为每个类提交1个zip文件。

您是否将同一个类的示例拆分为不同的。zip文件？这是可能的，但不是必须的，除非单个类的示例超过100MB。

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，您可以将大小调整到224x224，而不损失训练质量。（确切尺寸将来可能会改变）

我已经支付了服务，并更改了api密钥。

总拉链：大约1000条。

该服务接受每个训练调用最多256 MB。

这可能会导致你观察到的错误。

我的建议是，在上1000节课之前，先训练少于1000节课的课程，每节课尽可能多的例子，以评估你的结果。如果您已经这样做了，最好的策略（因为您说您总共有大约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个附加请求，每个请求小于256MB。再培训的费用等于请求中提交的图像数量（就像原始培训一样），因此费用与单个大型请求成功时相同。您可以期望每个训练请求在每个图像中花费1-2秒。