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# 链接标记作业
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Amazon G SageMaker round Truth 可以通过两种方式重复使用以前作业中的数据集：克隆和链接。

*克隆*可以复制之前标注作业的设置，并允许您在设置以运行该作业之前进行其他更改。

*链接*不仅使用之前作业的设置，而且还使用结果。这样，您就可以继续执行未完成的作业，并将标签或数据对象添加到完成的作业中。链接是一种更复杂的操作。

对于数据处理：
+  克隆将以前作业的*输入*清单（带有可选修改）作为新作业的输入清单。
+  链接将以前作业的*输出*清单作为新作业的输入清单。

当您需要执行以下操作时，链接非常有用：
+ 继续执行手动停止的标注作业。
+ 修复问题后，继续执行中途失败的标注作业。
+ 在作业的手动标注部分完成后切换到自动数据标注，反之亦然。
+ 将更多数据对象添加到已完成的作业中，并从此启动作业。
+ 将另一个注释添加到已完成的作业中。例如，您有一组按主题标注的短语，然后想再次运行这组短语，请按主题的隐含受众进行分类。

在 Amazon G SageMaker round Truth 中，您可以使用控制台或 API 配置链式标签作业。

## 重要术语：标签属性名称
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*标签属性名称*（API 中的 `LabelAttributeName`）是一个用作键值对的键的字符串，它由工作人员为数据对象分配的标签构成。

以下规则适用于标签属性名称：
+ 它不能以 `-metadata` 结束。
+ `source` 和 `source-ref` 名称是保留的，不能使用这些名称。
+ 对于语义分割标注作业，它必须以 `-ref` 结尾。对于所有其他标注作业，它*不能*以 `-ref` 结束。如果您使用控制台创建任务，Amazon G SageMaker round Truth 会自动附加`-ref`到除语义分段任务之外的所有标签属性名称。
+ 对于链接的标注作业，如果您使用来自原始作业的相同标签属性名称，并将链接的作业配置为使用自动标注，那么如果该作业在任何时候处于自动标注模式，Ground Truth 都会使用来自原始作业的模型。

在输出清单中，标签属性名称类似于下面的内容。

```
  "source-ref": "<{{S3 URI}}>",
  "<{{label attribute name}}>": {
    "annotations": [{
      "class_id": 0,
      "width": 99,
      "top": 87,
      "height": 62,
      "left": 175
    }],
    "image_size": [{
      "width": 344,
      "depth": 3,
      "height": 234
    }]
  },
  "<{{label attribute name}}>-metadata": {
    "job-name": "<{{job name}}>",
    "class-map": {
      "0": "<{{label attribute name}}>"
    },
    "human-annotated": "yes",
    "objects": [{
      "confidence": 0.09
    }],
    "creation-date": "<{{timestamp}}>",
    "type": "groundtruth/object-detection"
  }
```

如果在控制台中创建作业，但没有明确设置标签属性名称值，Ground Truth 会将作业名称作为作业的标签属性名称。

## 启动链接的作业（管理控制台）
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从现有作业列表中选择已停止、失败或已完成的标注作业。这会启用**操作**菜单。

从**操作**菜单中，选择**链接**。

### 作业概述面板
<a name="sms-reusing-data-console-job-panel"></a>

在**作业概览**面板中，新的**作业名称**是根据您从中链接该作业的作业的标题设置的。您可以更改该名称。

您也可以指定与标注作业名称不同的标签属性名称。

如果您从完成的作业中进行链接，标签属性名称将使用您要配置的新作业的名称。要更改名称，请选中该复选框。

如果您从停止或失败的作业中进行链接，标签属性名称将使用您从中链接的作业的名称。可以轻松查看和编辑该值，因为选中了名称复选框。

**属性标签命名注意事项**  
**默认值**使用 Ground Truth 选择的标签属性名称。所有没有数据连接到该标签属性名的数据对象都会被标注。
如果**使用标签属性名称**在清单中不存在，将导致作业处理数据集中的*所有*对象。

在这种情况下，将自动选择**输入数据集位置**以作为链接的作业的输出清单。输入字段不可用，因此，您无法更改该字段。

**将数据对象添加到标注作业**  
您无法指定备用清单文件。请手动编辑以前作业的输出清单以添加新项目，然后再启动链接的作业。Amazon S3 URI 有助于您查找在 Amazon S3 存储桶中存储清单的位置。请从该位置中下载清单文件，在您的电脑上本地编辑该文件，然后上传新版本以替换该文件。确保在编辑期间不会引入错误。我们建议您使用 JSON linter 检查 JSON。许多流行的文本编辑器 IDEs 都有 linter 插件可用。

## 启动链接的作业 (API)
<a name="sms-reusing-data-API"></a>

该过程与使用 `CreateLabelingJob` 设置新的标注作业几乎相同，但有两个主要差别：
+ **清单位置**：并非使用以前作业中的原始清单，`DataSource` 中的 `ManifestS3Uri` 值应指向以前标注作业中的*输出清单* 的 Amazon S3 URI。
+ **标签属性名称：**设置正确的 `LabelAttributeName` 值在此处是非常重要的。这是将标注数据作为值的键值对的键部分。示例使用案例包括：
  + **将新的或更具体的标签添加到完成的作业** – 设置新的标签属性名称。
  + **标注以前作业中的未标注项目** – 使用以前作业中的标签属性名称。

## 使用部分标注的数据集
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如果使用已经部分标注的增强清单，您可以获得一些链接好处。选中**标签属性名称**复选框并设置名称，使其与清单中的名称一致。

如果您使用 API，则说明与启动链接作业的说明相同。不过，请务必将清单上传到 Amazon S3 存储桶并使用该清单，而不是使用以前作业中的输出清单。

清单中的**标签属性名称**值必须符合上面讨论的命名注意事项。