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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。在继续之前，请问自己以下问题：
在部署模型之前是否遇到过错误？ 如果遇到过，请参阅对 Neo 编译错误进行问题排查。
在编译模型之后是否遇到过错误？ 如果遇到过，请参阅对 Neo 推理错误进行问题排查。
您在尝试为 Ambarella 设备编译模型时是否遇到过错误？ 如果遇到过，请参阅 排查 Ambarella 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 st@@ s 时访问被拒绝：AssumeRole
调用 Amazon S3 以下载或上传客户端模型时的任何 400 错误。
PassRole 错误
假设 Neo 编译器从 Amazon S3 成功加载了 .tar.gz，请检查 tarball 是否包含编译所必需的文件。检查标准特定于框架：
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TensorFlow: 只需要使用 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：仅需要一个 pytorch 文件 (*.pth)。
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MXNET：仅需要一个符号文件 (*.json) 和一个参数文件 (*.params)。
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XGBoost: 预计只有一个 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 加载了 .tar.gz，并且 tarball 包含编译所必需的文件。检查标准是：
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OperatorNotImplemented: 尚未实现运算符。
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OperatorAttributeNotImplemented: 指定运算符中的属性尚未实现。
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OperatorAttributeRequired：内部符号图需要属性，但用户输入模型图表中未列出该属性。
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OperatorAttributeValueNotValid: 特定运算符中的属性值无效。
