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# Depuração de erros não terminais do conjunto de dados
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A seguir estão os erros não terminais que podem ocorrer durante a criação ou atualização do conjunto de dados. Estes erros podem invalidar uma linha JSON inteira ou invalidar anotações em uma linha JSON. Se uma linha JSON tiver um erro, ela não será usada para treinamento. Se uma anotação em uma linha JSON tiver um erro, a linha JSON ainda será usada para treinamento, mas sem a anotação quebrada. Para obter mais informações sobre linhas JSON, consulte [Criar um arquivo de manifesto](md-create-manifest-file.md).

É possível acessar erros não terminais do console e chamando a API `ListDatasetEntries`. Para obter mais informações, consulte [Como listar entradas do conjunto de dados (SDK)](md-listing-dataset-entries-sdk.md).

Os seguintes erros também são retornados durante o treinamento. É recomendável a correção desses erros antes de treinar seu modelo. Para obter mais informações, consulte [Erros não terminais de validação de linha JSON](tm-debugging-json-line-errors.md).
+ [ERROR\$1NO\$1LABEL\$1ATTRIBUTES](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES)
+ [ERROR\$1INVALID\$1LABEL\$1ATTRIBUTE\$1FORMAT](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT)
+ [ERROR\$1INVALID\$1LABEL\$1ATTRIBUTE\$1METADATA\$1FORMAT](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT)
+ [ERROR\$1NO\$1VALID\$1LABEL\$1ATTRIBUTES](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES)
+ [ERROR\$1INVALID\$1BOUNDING\$1BOX](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX)
+ [ERROR\$1INVALID\$1IMAGE\$1DIMENSION](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION)
+ [ERROR\$1BOUNDING\$1BOX\$1TOO\$1SMALL](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL)
+ [ERROR\$1NO\$1VALID\$1ANNOTATIONS](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS)
+ [ERROR\$1MISSING\$1BOUNDING\$1BOX\$1CONFIDENCE](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE)
+ [ERROR\$1MISSING\$1CLASS\$1MAP\$1ID](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID)
+ [ERROR\$1TOO\$1MANY\$1BOUNDING\$1BOXES](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES)
+ [ERROR\$1UNSUPPORTED\$1USE\$1CASE\$1TYPE](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE)
+ [ERROR\$1INVALID\$1LABEL\$1NAME\$1LENGTH](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH)

## Como acessar erros não terminais
<a name="debugging-dataset-access-non-terminal-errors"></a>

É possível usar o console para descobrir quais imagens em um conjunto de dados não têm erros terminais. Também é possível chamar, chamar a API `ListDatasetEntries` para receber as mensagens de erro. Para obter mais informações, consulte [Como listar entradas do conjunto de dados (SDK)](md-listing-dataset-entries-sdk.md). 

**Para acessar erros não terminais (console)**

1. Abra o console do Amazon Rekognition em. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)

1. Escolha **Usar rótulos personalizados**.

1. Escolha **Comece a usar**. 

1. No painel de navegação esquerdo, selecione **Projetos**.

1. Na página **Projetos**, escolha o projeto que deseja usar. A página de detalhes do seu projeto é exibida.

1. Se quiser visualizar erros não terminais em seu conjunto de dados de treinamento, escolha a guia **Treinamento**. Caso contrário, escolha a guia **Teste** para visualizar erros não terminais em seu conjunto de dados de teste. 

1. Na seção **Rótulos** da galeria do conjunto de dados, escolha **Erros**. A galeria do conjunto de dados é filtrada para mostrar somente imagens com erros.

1. Escolha **Erro** abaixo de uma imagem para ver o código do erro. Use as informações em [Erros não terminais de validação de linha JSON](tm-debugging-json-line-errors.md) para corrigir o erro.  
![\[Caixa de diálogo de erro mostrando “ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE” e “ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES” em “Erros de registro do conjunto de dados”.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/rekognition/latest/customlabels-dg/images/dataset-non-terminal-error.jpg)