增量训练检查（分割、分类）#

增量训练前的检查包括三个部分：

由于关键数据( context, model_weights)缺失导致的检查失败，没有办法自行恢复。
和普通训练一样的通用检查。
参数或训练数据不支持增量训练，可以通过提示信息，自行修改参数或者数据集后通过该检查。

增量训练检查失败信息的捕获#

原因3会抛出异常 visionflow::excepts::IncrementalTrainNotSupported 。

详细异常信息的获取：

首先捕获异常 IncrementalTrainNotSupported ，通过 details 函数获取到详细的异常信息；
然后解析异常信息，其是一个 json::array 格式的字符串，解析后便会得到所有检查失败的原因；
最后遍历获取 json::array 每一条 error ， error 是一个 json::object，包含了两个字段 type, message :
1. type：具体的错误类型（详见异常类型说明）；
2. message：具体的错误信息；

示例如下：

C++

try {
  // 增量训练
} catch (const visionflow::excepts::DefaultException &ex) {
    if(!ex.details().empty){
        // 以 json 格式解析数据
        auto details = nlohmann::json::parse(ex.details());
        for(const auto& data : details){
            auto type = data.at("type").get<std::string>();
            auto message = data.at("message").get<std::string>();
        }
    }
}

异常类型说明#

异常类型	原因
InvalidClasses	类别发生了改变
InvalidBaseColor	基准色彩发生了改变
InvalidImageVisualSize	可视图数量发生了改变
TrainingParametersChanged	训练参数发生了改变
ModelArchNotSupported	模型不支持，分割模块中只有101、102模型支持增量训练
ContrastiveClassificationNotSupported	比对分类不支持增量训练

示例#

json

[
{
    "message": "Contrastive classification is currently not supported in the incremental training mode.",
    "type": "ContrastiveClassificationNotSupported"
},
{
    "message": [
        {
            "op": "replace",
            "path": "/input_shape/base_input_height",
            "value": 32
        },
        {
            "op": "replace",
            "path": "/input_shape/base_input_width",
            "value": 64
        }
    ],
    "type": "TrainingParametersChanged"
}
]

表示有2种原因造成了增量训练检查失败，原因1是增量训练不支持比对分类，原因2是由于 base_input_height 的值应该为32才能支持增量训练； base_input_width 的值应该为64才能支持增量训练，训练参数改变导致不支持增量训练。

其他#

除了 TrainingParametersChanged 以外，其他类型的检查失败的 message 都已经翻译且对于用户较好理解，可以依次直接输出。
TrainingParametersChanged 的 message 会输出 json::array 表示所有因修改导致检查不通过的参数，具体包含的字段和含义可以参考上述例子，这部分信息可用于将参数恢复为可以通过检查的值，将 json::array 中的每一个 json_patch 应用到当前参数中（参考 json_patch），即将 path 对应的参数的值修改为 value 字段的值即可通过检查。