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AI开发平台ModelArts-训练作业日志中提示“No module named .*”:检查依赖包是否存在

时间：2023-11-01 16:25:38

AI开发平台ModelArts

检查依赖包是否存在

如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。

方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。
请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件：
- 依赖包为开源安装包时
  在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。
  例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示：
```
|---模型启动文件所在OBS文件夹     |---model.py               #模型启动文件。     |---pip-requirements.txt   #定义的配置文件，用于指定依赖包的包名及版本号。
```
  “pip-requirements.txt”文件内容如下所示：
```
alembic==0.8.6bleach==1.4.3click==6.6
```
- 依赖包为whl包时
  如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时，由于系统无法自动下载并安装，因此需要在“代码目录”放置此whl包，同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。
  例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件、whl包，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示：
```
|---模型启动文件所在OBS文件夹     |---model.py               #模型启动文件。     |---XXX.whl                #依赖包。依赖多个时，此处放置多个。     |---pip-requirements.txt   #定义的配置文件，用于指定依赖包的包名。
```
  “pip-requirements.txt”文件内容如下所示：
```
numpy-1.15.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whltensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
```
方式二：可以在启动文件添加如下代码安装依赖包：
```
import osos.system('pip install xxx')
```