Administra conjuntos de datos

Un proyecto puede tener varios conjuntos de datos, y cada uno se usa para entrenar un modelo diferente. Puedes obtener una lista de los conjuntos de datos disponibles y un conjunto de datos específico y, también, puedes exportar un conjunto de datos y borrar un conjunto que ya no necesites.

Usa etiquetas con metadatos definidos por el usuario para organizar tus datasets. Consulta Usa etiquetas para organizar los recursos de Google Cloud Platform a fin de obtener más información sobre etiquetas, incluidos sus usos comunes.

Enumera conjuntos de datos

En esta sección, se describe cómo recuperar una lista de los conjuntos de datos disponibles para un proyecto.

Nota: También puedes filtrar cuando enumeras recursos, operaciones y métricas. Para obtener más información sobre el filtrado, consulta Filtra cuando se muestre la lista.

IU web

Para ver una lista de los conjuntos de datos disponibles mediante Vision Dashboard, haz clic en el vínculo Datasets (Conjuntos de datos) en la parte superior del menú de navegación de la izquierda.

Para ver los conjuntos de datos de un proyecto diferente, selecciona el proyecto de la lista en el menú desplegable ubicado en la parte superior derecha de la barra de título.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP.

Método HTTP y URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets"

PowerShell

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

    {
  "datasets": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id",
      "displayName": "my_new_dataset",
      "createTime": "2019-10-29T17:31:12.010290Z",
      "etag": "AB3BwFpNUaguCwKeQWtUKLBPQhZr7omCCUBz77pACPIINFpyFe7vbGhp9oZLEEGhIeM=",
      "exampleCount": 3667,
      "imageClassificationDatasetMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id",
      "displayName": "new_dataset",
      "createTime": "2019-10-02T00:44:57.821275Z",
      "etag": "AB3BwFpU_ueMZtTD_8dt-9r8BWqunqMC76YbAbmQYQsQEbtQTxs6U3rPpgAMDCXhYPGq",
      "imageClassificationDatasetMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    }
  ]
}

Go

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listDatasets lists existing datasets.
func listDatasets(w io.Writer, projectID string, location string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.ListDatasetsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
	}

	it := client.ListDatasets(ctx, req)

	// Iterate over all results
	for {
		dataset, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("ListGlossaries.Next: %w", err)
		}

		fmt.Fprintf(w, "Dataset name: %v\n", dataset.GetName())
		fmt.Fprintf(w, "Dataset display name: %v\n", dataset.GetDisplayName())
		fmt.Fprintf(w, "Dataset create time:\n")
		fmt.Fprintf(w, "\tseconds: %v\n", dataset.GetCreateTime().GetSeconds())
		fmt.Fprintf(w, "\tnanos: %v\n", dataset.GetCreateTime().GetNanos())

		// Vision classification
		if metadata := dataset.GetImageClassificationDatasetMetadata(); metadata != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Image classification dataset metadata: %v\n", metadata)
		}

	}

	return nil
}

Java

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.Dataset;
import com.google.cloud.automl.v1.ListDatasetsRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import java.io.IOException;

class ListDatasets {

  static void listDatasets() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    listDatasets(projectId);
  }

  // List the datasets
  static void listDatasets(String projectId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // A resource that represents Google Cloud Platform location.
      LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "us-central1");
      ListDatasetsRequest request =
          ListDatasetsRequest.newBuilder().setParent(projectLocation.toString()).build();

      // List all the datasets available in the region by applying filter.
      System.out.println("List of datasets:");
      for (Dataset dataset : client.listDatasets(request).iterateAll()) {
        // Display the dataset information
        System.out.format("\nDataset name: %s\n", dataset.getName());
        // To get the dataset id, you have to parse it out of the `name` field. As dataset Ids are
        // required for other methods.
        // Name Form: `projects/{project_id}/locations/{location_id}/datasets/{dataset_id}`
        String[] names = dataset.getName().split("/");
        String retrievedDatasetId = names[names.length - 1];
        System.out.format("Dataset id: %s\n", retrievedDatasetId);
        System.out.format("Dataset display name: %s\n", dataset.getDisplayName());
        System.out.println("Dataset create time:");
        System.out.format("\tseconds: %s\n", dataset.getCreateTime().getSeconds());
        System.out.format("\tnanos: %s\n", dataset.getCreateTime().getNanos());
        System.out.format(
            "Image classification dataset metadata: %s\n",
            dataset.getImageClassificationDatasetMetadata());
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function listDatasets() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    filter: 'translation_dataset_metadata:*',
  };

  const [response] = await client.listDatasets(request);

  console.log('List of datasets:');
  for (const dataset of response) {
    console.log(`Dataset name: ${dataset.name}`);
    console.log(
      `Dataset id: ${
        dataset.name.split('/')[dataset.name.split('/').length - 1]
      }`
    );
    console.log(`Dataset display name: ${dataset.displayName}`);
    console.log('Dataset create time');
    console.log(`\tseconds ${dataset.createTime.seconds}`);
    console.log(`\tnanos ${dataset.createTime.nanos / 1e9}`);
    console.log(
      `Image classification dataset metadata: ${dataset.imageClassificationDatasetMetadata}`
    );
  }
}

listDatasets();

Python

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = f"projects/{project_id}/locations/us-central1"

# List all the datasets available in the region.
request = automl.ListDatasetsRequest(parent=project_location, filter="")
response = client.list_datasets(request=request)

print("List of datasets:")
for dataset in response:
    print(f"Dataset name: {dataset.name}")
    print("Dataset id: {}".format(dataset.name.split("/")[-1]))
    print(f"Dataset display name: {dataset.display_name}")
    print(f"Dataset create time: {dataset.create_time}")
    print(
        "Image classification dataset metadata: {}".format(
            dataset.image_classification_dataset_metadata
        )
    )

Idiomas adicionales

C#: sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Vision para PHP.

Ruby: sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Vision para Ruby.

Obtén un conjunto de datos

También puedes obtener un conjunto de datos específico con un ID de conjunto de datos.

IU web

Para ver una lista de los conjuntos de datos disponibles en la IU de AutoML Vision, haz clic en el vínculo Datasets (Conjuntos de datos) en la parte superior del menú de navegación de la izquierda.

Para ver los conjuntos de datos de un proyecto diferente, selecciona el proyecto de la lista desplegable en el lado izquierdo de la barra de título.

Para acceder a un conjunto de datos específico, selecciona tu nombre en la lista.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP
• dataset-id: Es el ID del conjunto de datos. El ID es el último elemento del nombre del conjunto de datos. Por ejemplo:
  • Nombre del conjunto de datos: projects/project-id/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
  • ID del conjunto de datos: 3104518874390609379

Método HTTP y URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID"

PowerShell

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

    {
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id",
  "displayName": "display-name",
  "createTime": "2019-10-29T17:31:12.010290Z",
  "etag": "AB3BwFoP09ffuRNnaWMx4UGi8uvYFctvOBjns84OercuMRIdXr0YINNiUqeW85SB3g4=",
  "exampleCount": 3667,
  "imageClassificationDatasetMetadata": {
    "classificationType": "MULTICLASS"
  }
}

Go

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// getDataset gets a dataset.
func getDataset(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "TRL123456789..."

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.GetDatasetRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/datasets/%s", projectID, location, datasetID),
	}

	dataset, err := client.GetDataset(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeleteDataset: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Dataset name: %v\n", dataset.GetName())
	fmt.Fprintf(w, "Dataset display name: %v\n", dataset.GetDisplayName())
	fmt.Fprintf(w, "Dataset create time:\n")
	fmt.Fprintf(w, "\tseconds: %v\n", dataset.GetCreateTime().GetSeconds())
	fmt.Fprintf(w, "\tnanos: %v\n", dataset.GetCreateTime().GetNanos())

	// Vision classification
	if metadata := dataset.GetImageClassificationDatasetMetadata(); metadata != nil {
		fmt.Fprintf(w, "Image classification dataset metadata: %v\n", metadata)
	}

	return nil
}

Java

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.Dataset;
import com.google.cloud.automl.v1.DatasetName;
import java.io.IOException;

class GetDataset {

  static void getDataset() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    getDataset(projectId, datasetId);
  }

  // Get a dataset
  static void getDataset(String projectId, String datasetId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the complete path of the dataset.
      DatasetName datasetFullId = DatasetName.of(projectId, "us-central1", datasetId);
      Dataset dataset = client.getDataset(datasetFullId);

      // Display the dataset information
      System.out.format("Dataset name: %s\n", dataset.getName());
      // To get the dataset id, you have to parse it out of the `name` field. As dataset Ids are
      // required for other methods.
      // Name Form: `projects/{project_id}/locations/{location_id}/datasets/{dataset_id}`
      String[] names = dataset.getName().split("/");
      String retrievedDatasetId = names[names.length - 1];
      System.out.format("Dataset id: %s\n", retrievedDatasetId);
      System.out.format("Dataset display name: %s\n", dataset.getDisplayName());
      System.out.println("Dataset create time:");
      System.out.format("\tseconds: %s\n", dataset.getCreateTime().getSeconds());
      System.out.format("\tnanos: %s\n", dataset.getCreateTime().getNanos());
      System.out.format(
          "Image classification dataset metadata: %s\n",
          dataset.getImageClassificationDatasetMetadata());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function getDataset() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.datasetPath(projectId, location, datasetId),
  };

  const [response] = await client.getDataset(request);

  console.log(`Dataset name: ${response.name}`);
  console.log(
    `Dataset id: ${
      response.name.split('/')[response.name.split('/').length - 1]
    }`
  );
  console.log(`Dataset display name: ${response.displayName}`);
  console.log('Dataset create time');
  console.log(`\tseconds ${response.createTime.seconds}`);
  console.log(`\tnanos ${response.createTime.nanos / 1e9}`);
  console.log(
    `Image classification dataset metadata: ${response.imageClassificationDatasetMetadata}`
  );
}

getDataset();

Python

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# dataset_id = "YOUR_DATASET_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the dataset
dataset_full_id = client.dataset_path(project_id, "us-central1", dataset_id)
dataset = client.get_dataset(name=dataset_full_id)

# Display the dataset information
print(f"Dataset name: {dataset.name}")
print("Dataset id: {}".format(dataset.name.split("/")[-1]))
print(f"Dataset display name: {dataset.display_name}")
print(f"Dataset create time: {dataset.create_time}")
print(
    "Image classification dataset metadata: {}".format(
        dataset.image_classification_dataset_metadata
    )
)

Exporta un conjunto de datos

Puedes exportar un archivo CSV con toda la información de un conjunto de datos a un bucket de Google Cloud Storage.

IU web

Para exportar un conjunto de datos que no esté vacío, realiza los siguientes pasos:

1. Selecciona el conjunto de datos que no está vacío de la página Conjuntos de datos (Datasets).

   

   Si seleccionas el conjunto de datos no vacío, accederás a la página Detalles del conjunto de datos.

   

2. Selecciona la opción Exportar datos (Export data) en la parte superior de la página Detalles del conjunto de datos.

   

   Se abrirá una ventana en la que puedes elegir una ubicación de bucket de Google Cloud Storage o crear un bucket nuevo y designarlo como la ubicación para almacenar el archivo CSV.

   

3. Selecciona Exportar CSV luego de haber seleccionado una ubicación de depósito de Google Cloud Storage nueva o existente.

   

4. Recibirás un correo electrónico cuando se complete el proceso de exportación de datos.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP
• dataset-id: Es el ID del conjunto de datos. El ID es el último elemento del nombre del conjunto de datos. Por ejemplo:
  • Nombre del conjunto de datos: projects/project-id/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
  • ID del conjunto de datos: 3104518874390609379
• output-storage-bucket: Es un depósito o directorio de Google Cloud Storage para guardar archivos de salida, que se expresa en el siguiente formato: gs://bucket/directory/. El usuario que realice la solicitud debe tener permiso de escritura en el bucket.

Método HTTP y URL:

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID:exportData

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "outputConfig": {
    "gcsDestination": {
      "outputUriPrefix": "CLOUD_STORAGE_BUCKET"
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID:exportData"

PowerShell

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID:exportData" | Select-Object -Expand Content

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el ID de operación para obtener el estado de la tarea. Para ver un ejemplo, consulta Trabaja con operaciones de larga duración.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-08-12T18:52:31.637075Z",
    "updateTime": "2019-08-12T18:52:31.637075Z",
    "exportDataDetails": {
      "outputInfo": {
        "gcsOutputDirectory": "CLOUD_STORAGE_BUCKET/export_data-DATASET_NAME-TIMESTAMP_OF_EXPORT_CALL/"
      }
    }
  }
}

Java

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.DatasetName;
import com.google.cloud.automl.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.automl.v1.OutputConfig;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class ExportDataset {

  static void exportDataset() throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String gcsUri = "gs://BUCKET_ID/path_to_export/";
    exportDataset(projectId, datasetId, gcsUri);
  }

  // Export a dataset to a GCS bucket
  static void exportDataset(String projectId, String datasetId, String gcsUri)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the complete path of the dataset.
      DatasetName datasetFullId = DatasetName.of(projectId, "us-central1", datasetId);
      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(gcsUri).build();

      // Export the dataset to the output URI.
      OutputConfig outputConfig =
          OutputConfig.newBuilder().setGcsDestination(gcsDestination).build();

      System.out.println("Processing export...");
      Empty response = client.exportDataAsync(datasetFullId, outputConfig).get();
      System.out.format("Dataset exported. %s\n", response);
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';
// const gcsUri = 'gs://BUCKET_ID/path_to_export/';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function exportDataset() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.datasetPath(projectId, location, datasetId),
    outputConfig: {
      gcsDestination: {
        outputUriPrefix: gcsUri,
      },
    },
  };

  const [operation] = await client.exportData(request);
  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Dataset exported: ${response}`);
}

exportDataset();

Python

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# dataset_id = "YOUR_DATASET_ID"
# gcs_uri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/path/to/export/"

client = automl.AutoMlClient()

# Get the full path of the dataset
dataset_full_id = client.dataset_path(project_id, "us-central1", dataset_id)

gcs_destination = automl.GcsDestination(output_uri_prefix=gcs_uri)
output_config = automl.OutputConfig(gcs_destination=gcs_destination)

response = client.export_data(name=dataset_full_id, output_config=output_config)
print(f"Dataset exported. {response.result()}")

Formato de archivo CSV exportado

El archivo CSV exportado contiene el mismo formato que el CSV de importación de datos de entrenamiento:

set,path,label0[,label1,label2,...]

Este archivo CSV se guarda en una carpeta de exportación creada que se distingue por tener una marca de tiempo única. A continuación, se muestran ejemplos de líneas de un archivo CSV exportado:

my-storage-bucket/export_data-my_dataset_name-2019-11-08T22:28:13.081Z/image_classification_1.csv:

TRAIN,gs://my-storage-bucket/export_data-my_dataset_name-2019-11-08T22:28:13.081Z/files/img874.jpg,dandelion
VALIDATION,gs://my-storage-bucket/export_data-my_dataset_name-2019-11-08T22:28:13.081Z/files/img447.jpg,roses
TRAIN,gs://my-storage-bucket/export_data-my_dataset_name-2019-11-08T22:28:13.081Z/files/img672.jpg,dandelion
VALIDATION,gs://my-storage-bucket/export_data-my_dataset_name-2019-11-08T22:28:13.081Z/files/img421.jpg,sunflowers
TRAIN,gs://my-storage-bucket/export_data-my_dataset_name-2019-11-08T22:28:13.081Z/files/img495.jpg,tulips
TEST,gs://my-storage-bucket/export_data-my_dataset_name-2019-11-08T22:28:13.081Z/files/img014.jpg,sunflowers

Borra un conjunto de datos

Puedes borrar un conjunto de datos que ya no necesites en la IU, o con el ID del conjunto de datos, mediante las siguientes muestras de código.

IU web

1. En Vision Dashboard, haz clic en el vínculo Datasets (Conjuntos de datos) en la parte superior del menú de navegación de la izquierda para ver la lista de conjuntos de datos disponibles.

2. Haz clic en el menú de tres puntos en el extremo derecho de la fila que deseas borrar y selecciona Delete dataset (Borrar conjunto de datos).

3. Haz clic en Borrar en el cuadro de diálogo de confirmación.

   

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP
• dataset-id: Es el ID del conjunto de datos. El ID es el último elemento del nombre del conjunto de datos. Por ejemplo:
  • Nombre del conjunto de datos: projects/project-id/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
  • ID del conjunto de datos: 3104518874390609379

Método HTTP y URL:

DELETE https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID"

PowerShell

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID" | Select-Object -Expand Content

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el ID de operación para obtener el estado de la tarea. Para ver un ejemplo, consulta Trabaja con operaciones de larga duración.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-11-08T22:37:19.822128Z",
    "updateTime": "2019-11-08T22:37:19.822128Z",
    "deleteDetails": {}
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}

Go

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// deleteDataset deletes a dataset.
func deleteDataset(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "TRL123456789..."

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.DeleteDatasetRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/datasets/%s", projectID, location, datasetID),
	}

	op, err := client.DeleteDataset(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeleteDataset: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %q\n", op.Name())

	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Dataset deleted.\n")

	return nil
}

Java

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.DatasetName;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class DeleteDataset {

  static void deleteDataset() throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    deleteDataset(projectId, datasetId);
  }

  // Delete a dataset
  static void deleteDataset(String projectId, String datasetId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the dataset.
      DatasetName datasetFullId = DatasetName.of(projectId, "us-central1", datasetId);
      Empty response = client.deleteDatasetAsync(datasetFullId).get();
      System.out.format("Dataset deleted. %s\n", response);
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function deleteDataset() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.datasetPath(projectId, location, datasetId),
  };

  const [operation] = await client.deleteDataset(request);

  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Dataset deleted: ${response}`);
}

deleteDataset();

Python

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# dataset_id = "YOUR_DATASET_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the dataset
dataset_full_id = client.dataset_path(project_id, "us-central1", dataset_id)
response = client.delete_dataset(name=dataset_full_id)

print(f"Dataset deleted. {response.result()}")