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# Solución de errores de compilación de Neo
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Esta sección contiene información sobre cómo comprender y evitar errores habituales, los mensajes de error que generan y orientación sobre cómo solucionar estos errores. 

**Topics**
+ [Cómo utilizar esta página](#neo-troubleshooting-compilation-how-to-use)
+ [Errores relacionados con el marco](#neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors)
+ [Errores relacionados con la infraestructura](#neo-troubleshooting-compilation-infrastructure-errors)
+ [Compruebe su registro de compilación](#neo-troubleshooting-compilation-logs)

## Cómo utilizar esta página
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Intente resolver el error siguiendo estas secciones en el orden siguiente:

1. Compruebe que la entrada de su trabajo de compilación cumpla los requisitos de entrada. Consulte [¿Qué formas de datos de entrada espera SageMaker Neo?](neo-compilation-preparing-model.md#neo-job-compilation-expected-inputs)

1.  Compruebe los [errores comunes específicos del marco](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-compilation.html#neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors). 

1.  Compruebe si su error es un [error de infraestructura](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-compilation.html#neo-troubleshooting-compilation-infrastructure-errors). 

1. Compruebe su [registro de compilación](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-compilation.html#neo-troubleshooting-compilation-logs).

## Errores relacionados con el marco
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### Keras
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| Error | Solución | 
| --- | --- | 
|   `InputConfiguration: No h5 file provided in <model path>`   |   Compruebe que el archivo h5 se encuentre en el URI de Amazon S3 especificado.  *O bien* Compruebe que el [archivo h5 esté formateado correctamente.](https://www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize#keras_h5_format)   | 
|   `InputConfiguration: Multiple h5 files provided, <model path>, when only one is allowed`   |  Compruebe que solo está proporcionando un `h5` archivo.  | 
|   `ClientError: InputConfiguration: Unable to load provided Keras model. Error: 'sample_weight_mode'`   |  Compruebe que la versión de Keras que haya especificado sea compatible. Consulte los marcos compatibles para [instancias en la nube](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-supported-cloud.html) y [dispositivos periféricos](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-supported-devices-edge.html).   | 
|   `ClientError: InputConfiguration: Input input has wrong shape in Input Shape dictionary. Input shapes should be provided in NCHW format. `   |   Compruebe que la entrada del modelo siga el formato NCHW. Consulte [¿Qué formas de datos de entrada espera SageMaker Neo?](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-job-compilation.html#neo-job-compilation-expected-inputs)   | 

### MXNet
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| Error | Solución | 
| --- | --- | 
|   `ClientError: InputConfiguration: Only one parameter file is allowed for MXNet model. Please make sure the framework you select is correct.`   |   SageMaker Neo seleccionará el primer archivo de parámetros proporcionado para su compilación.   | 

### TensorFlow
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| Error | Solución | 
| --- | --- | 
|   `InputConfiguration: Exactly one .pb file is allowed for TensorFlow models.`   |  Asegúrese de proporcionar solo un archivo.pb o.pbtxt.  | 
|  `InputConfiguration: Exactly one .pb or .pbtxt file is allowed for TensorFlow models.`  |  Asegúrese de proporcionar solo un archivo.pb o.pbtxt.  | 
|   ` ClientError: InputConfiguration: TVM cannot convert <model zoo> model. Please make sure the framework you selected is correct. The following operators are not implemented: {<operator name>} `   |   Compruebe que el operador que ha elegido es compatible. Consulte [Marcos y operadores compatibles con SageMaker Neo](https://aws.amazon.com/releasenotes/sagemaker-neo-supported-frameworks-and-operators/).   | 

### PyTorch
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| Error | Solución | 
| --- | --- | 
|   `InputConfiguration: We are unable to extract DataInputConfig from the model due to input_config_derivation_error. Please override by providing a DataInputConfig during compilation job creation.`  |  Haga una de estas dos operaciones: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-compilation.html)  | 

## Errores relacionados con la infraestructura
<a name="neo-troubleshooting-compilation-infrastructure-errors"></a>


| Error | Solución | 
| --- | --- | 
|   `ClientError: InputConfiguration: S3 object does not exist. Bucket: <bucket>, Key: <bucket key>`   |  Compruebe la URI de Amazon S3 que ha proporcionado.  | 
|   ` ClientError: InputConfiguration: Bucket <bucket name> is in region <region name> which is different from AWS Sagemaker service region <service region> `   |   Cree un bucket de Amazon S3 que se encuentre en la misma región que el servicio.   | 
|   ` ClientError: InputConfiguration: Unable to untar input model. Please confirm the model is a tar.gz file `   |   Compruebe que el modelo de Amazon S3 esté comprimido en un archivo `tar.gz`.   | 

## Compruebe su registro de compilación
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1. Dirígete a Amazon CloudWatch en [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).

1. Seleccione la región en la que creó el trabajo de compilación en la lista desplegable de **Región** situada en la parte superior derecha.

1. En el panel de navegación de Amazon CloudWatch, selecciona **Logs**. Seleccione **Grupo de registros**.

1. Busque el grupo de registros denominado `/aws/sagemaker/CompilationJobs`. Seleccione el grupo de registro.

1. Busque el flujo de registro que lleva el nombre del trabajo de compilación. Seleccione el flujo de registros.