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# Depuração de erros terminais do conjunto de dados
<a name="debugging-datasets-terminal-errors"></a>

 Há dois tipos de erros de terminal: erros de arquivo que causam falha na criação do conjunto de dados e erros de conteúdo que o Amazon Rekognition Custom Labels remove do conjunto de dados. A criação do conjunto de dados falhará se houver muitos erros de conteúdo.

**Topics**
+ [Erros terminais no arquivo](#debugging-datasets-terminal-file-errors)
+ [Erros terminais de conteúdo](#debugging-datasets-terminal-content-errors)

## Erros terminais no arquivo
<a name="debugging-datasets-terminal-file-errors"></a>

A seguir estão os erros de arquivo. É possível obter informações sobre erros de arquivo chamando `DescribeDataset` e verificando os campos `Status` e `StatusMessage`. Para obter um código de exemplo, consulte [Como descrever um conjunto de dados (SDK)](md-describing-dataset-sdk.md).
+ [ERROR\_MANIFEST\_INACCESSIBLE\_OR\_UNSUPPORTED\_FORMAT](#md-error-status-ERROR_MANIFEST_INACCESSIBLE_OR_UNSUPPORTED_FORMAT)
+ [ERROR\_MANIFEST\_SIZE\_TOO\_LARGE](#md-error-status-ERROR_MANIFEST_SIZE_TOO_LARGE).
+ [ERROR\_MANIFEST\_ROWS\_EXCEEDS\_MAXIMUM](#md-error-status-ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM)
+ [ERROR\_INVALID\_PERMISSIONS\_MANIFEST\_S3\_BUCKET](#md-error-status-ERROR_INVALID_PERMISSIONS_MANIFEST_S3_BUCKET)
+ [ERROR\_TOO\_MANY\_RECORDS\_IN\_ERROR](#md-error-status-ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR)
+ [ERROR\_MANIFEST\_TOO\_MANY\_LABELS](#md-error-status-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS)
+ [ERROR\_INSUFFICIENT\_IMAGES\_PER\_LABEL\_FOR\_DISTRIBUTE](#md-error-status-ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_DISTRIBUTE)

### ERROR\_MANIFEST\_INACCESSIBLE\_OR\_UNSUPPORTED\_FORMAT
<a name="md-error-status-ERROR_MANIFEST_INACCESSIBLE_OR_UNSUPPORTED_FORMAT"></a>

#### Mensagem de erro
<a name="md-error-message-ERROR_MANIFEST_INACCESSIBLE_OR_UNSUPPORTED_FORMAT"></a>

A extensão ou o conteúdo do arquivo de manifesto são inválidos.

O arquivo de manifesto de treinamento ou teste não tem uma extensão de arquivo ou seu conteúdo é inválido. 

**Para corrigir o erro *ERROR\_MANIFEST\_INACCESSIBLE\_OR\_UNSUPPORTED\_FORMAT***
+ Verifique as seguintes possíveis causas nos arquivos de manifesto de treinamento e teste.
  + O arquivo de manifesto não tem uma extensão. Por convenção, a extensão do arquivo é `.manifest`.
  +  Não foi possível encontrar o bucket ou a chave do Amazon S3 para o arquivo de manifesto.

### ERROR\_MANIFEST\_SIZE\_TOO\_LARGE
<a name="md-error-status-ERROR_MANIFEST_SIZE_TOO_LARGE"></a>

#### Mensagem de erro
<a name="md-error-message-ERROR_MANIFEST_SIZE_TOO_LARGE"></a>

O tamanho do arquivo de manifesto excede o tamanho máximo permitido.

O tamanho do arquivo do manifesto de treinamento ou teste (em bytes) é muito grande. Para obter mais informações, consulte [Diretrizes e cotas no Amazon Rekognition Custom Labels](limits.md). Um arquivo de manifesto pode ter menos do que o número máximo de linhas JSON e ainda exceder o tamanho máximo do arquivo.

Não é possível pode usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para corrigir o erro *O tamanho do arquivo de manifesto excede o tamanho máximo permitido*.

**Para corrigir o erro *ERROR\_MANIFEST\_SIZE\_TOO\_LARGE***

1. Verifique quais manifestos de treinamento e teste excedem o tamanho máximo do arquivo.

1. Reduza o número de linhas JSON nos arquivos de manifesto que são muito grandes. Para obter mais informações, consulte [Criar um arquivo de manifesto](md-create-manifest-file.md).

### ERROR\_MANIFEST\_ROWS\_EXCEEDS\_MAXIMUM
<a name="md-error-status-ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM"></a>

#### Mensagem de erro
<a name="md-error-message-ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM"></a>

O arquivo de manifesto tem muitas linhas.

#### Mais informações
<a name="md-error-description-ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM"></a>

O número de linhas JSON (número de imagens) no arquivo de manifesto é maior que o limite permitido. O limite é diferente para modelos em nível de imagem e modelos de localização de objetos. Para obter mais informações, consulte [Diretrizes e cotas no Amazon Rekognition Custom Labels](limits.md). 

Os erros de linha JSON são validados até que o número de linhas JSON atinja o limite de `ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM`. 

Não é possível usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para corrigir o erro `ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM`.

**Para corrigir `ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM`**
+ Reduza o número de linhas JSON no manifesto. Para obter mais informações, consulte [Criar um arquivo de manifesto](md-create-manifest-file.md).



### ERROR\_INVALID\_PERMISSIONS\_MANIFEST\_S3\_BUCKET
<a name="md-error-status-ERROR_INVALID_PERMISSIONS_MANIFEST_S3_BUCKET"></a>

#### Mensagem de erro
<a name="md-error-message-ERROR_INVALID_PERMISSIONS_MANIFEST_S3_BUCKET"></a>

As permissões de bucket do S3 estão incorretas.

O Amazon Rekognition Custom Labels não tem permissões para um ou mais buckets que contêm os arquivos de manifesto de treinamento e teste. 

Não é possível usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para corrigir este erro.

**Para corrigir o erro *ERROR\_INVALID\_PERMISSIONS\_MANIFEST\_S3\_BUCKET***
+ Verifique as permissões dos buckets contendo os manifestos de treinamento e teste. Para obter mais informações, consulte [Etapa 2: configure as permissões do console do Amazon Rekognition Custom Labels](su-console-policy.md).

### ERROR\_TOO\_MANY\_RECORDS\_IN\_ERROR
<a name="md-error-status-ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR"></a>

#### Mensagem de erro
<a name="md-error-message-ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR"></a>

 O arquivo de manifesto tem muitos erros terminais.

**Para corrigir `ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR`**
+ Reduza o número de linhas JSON (imagens) com erros terminais de conteúdo. Para obter mais informações, consulte [Erros terminais de conteúdo do manifesto](tm-debugging-aggregate-errors.md). 

Não é possível usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para corrigir este erro.

### ERROR\_MANIFEST\_TOO\_MANY\_LABELS
<a name="md-error-status-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS"></a>

#### Mensagem de erro
<a name="md-error-message-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS"></a>

O arquivo de manifesto tem muitos rótulos.

##### Mais informações
<a name="md-error-description-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS"></a>

O número de rótulos exclusivos no manifesto (conjunto de dados) é maior do que o limite permitido. Se o conjunto de dados de treinamento for dividido para criar um conjunto de dados de teste, o número de rótulos será determinado após a divisão. 

**Para corrigir ERROR\_MANIFEST\_TOO\_MANY\_LABELS (console)**
+ Remova os rótulos do conjunto de dados. Para obter mais informações, consulte [Como gerenciar rótulos](md-labels.md). Os rótulos são removidos automaticamente das imagens e das caixas delimitadoras em seu conjunto de dados.



**Para corrigir ERROR\_MANIFEST\_TOO\_MANY\_LABELS (linha JSON)**
+ Manifestos com linhas JSON em nível de imagem: se a imagem tiver um único rótulo, remova a linha JSON das imagens que usa o rótulo desejado. Se a linha JSON contiver vários rótulos, remova somente o objeto JSON do rótulo desejado. Para obter mais informações, consulte [Como adicionar vários rótulos em nível de imagem a uma imagem](md-create-manifest-file-classification.md#md-dataset-purpose-classification-multiple-labels). 

  Manifestos com linhas JSON de localização do objeto: remova a caixa delimitadora e as informações de rótulo associadas ao rótulo que você deseja remover. Faça isso para cada linha JSON que contém o rótulo desejado. É necessário remover o rótulo da matriz `class-map` e os objetos correspondentes na matriz `objects` e `annotations`. Para obter mais informações, consulte [Localização de objetos em arquivos de manifesto](md-create-manifest-file-object-detection.md).

### ERROR\_INSUFFICIENT\_IMAGES\_PER\_LABEL\_FOR\_DISTRIBUTE
<a name="md-error-status-ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_DISTRIBUTE"></a>

#### Mensagem de erro
<a name="md-error-message-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS"></a>

O arquivo de manifesto não tem imagens rotuladas suficientes para distribuir o conjunto de dados.



A distribuição do conjunto de dados ocorre quando o Amazon Rekognition Custom Labels divide um conjunto de dados de treinamento para criar um conjunto de dados de teste. Também é possível dividir um conjunto de dados chamando a API `DistributeDatasetEntries`.

**Para corrigir o erro *ERROR\_MANIFEST\_TOO\_MANY\_LABELS***
+ Adicione mais imagens rotuladas ao conjunto de dados de treinamento.

## Erros terminais de conteúdo
<a name="debugging-datasets-terminal-content-errors"></a>

A seguir estão os erros terminais de conteúdo. Durante a criação do conjunto de dados, as imagens com erros terminais de conteúdo são removidas do conjunto de dados. O conjunto de dados ainda pode ser usado para treinamento. Se houver muitos erros de conteúdo, dataset/update falha. Os erros terminais de conteúdo relacionados às operações do conjunto de dados não são exibidos no console nem retornados de `DescribeDataset` ou outra API. Se perceber que imagens ou anotações estão faltando em seus conjuntos de dados, verifique os seguintes problemas nos arquivos de manifesto do conjunto de dados: 
+ O comprimento de uma linha JSON é muito longo. O tamanho máximo é de 100 mil caracteres.
+ O valor `source-ref` está ausente em uma linha JSON.
+ O formato de um valor `source-ref` em uma linha JSON é inválido.
+ O conteúdo de uma linha JSON não é válido.
+ O valor de um campo `source-ref` aparece mais de uma vez. Uma imagem só pode ser referenciada uma vez em um conjunto de dados.

Para obter informações sobre o campo `source-ref`, consulte [Criar um arquivo de manifesto](md-create-manifest-file.md).