使用函数计算部署深度学习模型时用到了pytorch，按照官方推荐的方法，并没有找到torch层？

在函数计算平台上部署使用PyTorch的深度学习模型时，确实需要遵循特定的步骤和最佳实践。如果您按照官方推荐的方法操作但没有找到Torch层，可能是因为以下几个原因：

1. 部署方式选择：确保您选择了正确的部署方式。PyTorch模型可以通过不同的方式部署，例如使用TorchServe、ONNX格式转换或者通过Docker容器等。
2. 环境配置：检查您的部署环境是否正确配置了PyTorch运行所需的所有依赖项。这包括正确版本的PyTorch库和其他必要的软件包。
3. 模型转换：如果您的模型不是直接以TorchScript的形式部署的，您可能需要将模型转换为TorchScript格式。TorchScript是PyTorch的序列化格式，它允许模型在没有Python解释器的环境中运行。
4. API网关配置：在函数计算中，您可能需要配置API网关来正确地路由请求到您的PyTorch模型服务。确保API网关的配置与您的模型服务兼容。
5. 代码检查：仔细检查您的部署代码，确保没有遗漏任何关键的导入语句或配置。
6. 日志和监控：查看函数计算的日志和监控信息，这些信息可能会提供关于为什么Torch层没有被正确加载的线索。
7. 官方文档：再次查阅函数计算的官方文档或相关部署指南，确保您没有遗漏任何步骤。
8. 社区支持：如果问题依旧无法解决，您可以考虑寻求社区支持或联系技术支持，他们可能会提供更具体的帮助。

总的来说，部署深度学习模型是一个复杂的过程，涉及到多个环节和配置。在部署过程中，您可能需要进行多次尝试和调整才能成功。请确保您有足够的信息和资源来进行调试和问题解决。

先用 python3.9吧 3.10 还没有
--此回答整理自钉群“阿里函数计算官网客户”