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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。在继续前进之前，请问自己以下问题：
在部署模型之前，您是否遇到错误？ 如果是，请参阅Neo 编译错误问题排查.
编译模型后，您是否遇到错误？ 如果是，请参阅疑难解答 Neo 推断错误.
你是否遇到错误，试图编译 Ambarella 设备的模型？ 如果是，请参阅Ambarella 错误问题排查.
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出现错误
PassRole 错误
假设 Neo 编译器成功从 Amazon S3 中加载 .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：仅需要原始文件（*.pb 或 *.pbtxt）。对于已保存模型，需要一个变量文件夹。
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PyTorch：只需要一个火炬文件 (*.pth)。
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MXNET：仅需要一个符号文件 (*.jams) 和一个参数文件 (*.params)。
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XGBoost：只需要一个 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 中加载 .tar.gz，并且 tarball 包含编译所需的文件。检查标准是：
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OperatorNotImplemented：尚未实施某个运算符。
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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。