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错误排查
此部分包含的信息介绍如何了解和预防常见错误，这些错误所生成的错误消息，以及如何解决这些错误的指南。继续之前，请问自己以下问题：
你在部署模型之前遇到错误吗？ 如果是的话，请参阅排查 Neo 编译错误.
编译模型后你遇到错误吗？ 如果是的话，请参阅排查 Neo 推理错误.
你在尝试为 Amberlla 设备编译模型时遇到错误吗？ 如果是的话，请参阅解决 Amparlla 错误.
错误分类类型
此列表对您可能从 Neo 收到的用户错误 进行了分类。这包括各个所支持框架的访问和权限错误以及加载错误。所有其他错误为系统错误。
Neo 直接传递来自相关服务的这些错误。
调用 sts:AssumeRole 时拒绝访问
任何 400调用 Amazon S3 下载或上传客户端模型时错误
PassRole 错误
假设 Neo 编译器成功从 Amazon S3 加载 .tar.gz，请检查 tarball 是否包含编译所需的文件。检查标准特定于框架：
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TensorFlow：仅需要 Protobuf 文件（*.pb 或 *.pbtxt）。对于保存的模型，需要一个变量文件夹。
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PyTorch：只需要一个 Pytorch 文件 (*.pth)。
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MXNET：只需要一个符号文件 (*.json) 和一个参数文件 (*.params)。
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XGBoost：仅需要一个 XGBoost 模型文件 (*.model)。输入模型有大小限制。
假设 Neo 编译器成功从 Amazon S3 加载 .tar.gz，并且 tarball 包含编译所需的文件。检查标准是：
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OperatorNotImplemented：运算符尚未实施。
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OperatorAttributeNotImplemented：指定运算符中的属性尚未实施。
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OperatorAttributeRequired：对于内部符号图，某个属性是必需的，但未在用户输入模型图中列出。
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OperatorAttributeValueNotValid：特定运算符中属性的值无效。