此错误通常发生在使用Automl Vision进行图像分类或对象检测时，因为该服务要求至少有一些有效的预处理示例用于训练模型。如果没有提供有效的示例，则会收到上述错误消息。

解决此问题的方法是添加有效的预处理示例。以下是一些可能有助于解决问题的示例代码：

对于图像分类问题，您可以使用以下代码示例：

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

#设置Automl Vision客户端 client = automl.AutoMlClient()

设置训练集ID

dataset_id = "DATASET_ID"

设置模型ID

model_id = "MODEL_ID"

#为图像分类问题添加示例 input_uris = ["gs://BUCKET_ID/path/to/image1.jpg", "gs://BUCKET_ID/path/to/image2.jpg"]

response = client.import_data(dataset_id, input_config={"gcs_source": {"input_uris": input_uris}}) print("Response:", response)

为对象检测问题添加示例

首先要将示例上传到Google Cloud Storage（GCS）

from google.cloud import storage

设置GCS客户端

storage_client = storage.Client() bucket_name = "BUCKET_NAME" bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

上传图像文件

blob = bucket.blob("image1.jpg") blob.upload_from_filename("local/path/to/image1.jpg")

设置自动学习客户端

client = automl.AutoMlClient()

添加图像对象

input_config = {"gcs_source": {"input_uris": ["gs://{}/image1.jpg".format(bucket_name)]}} response = client.create_dataset("projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID", {"image_classification_dataset_metadata": {}}, input_config=input_config) print("Response:", response)