函数计算FC这种各种报错是哪的问题？是通过函数计算部署的

它的报错信息可能来源于多个方面，以下是常见的一些问题和解决方法：

函数代码错误：在函数代码中存在语法错误、代码逻辑错误、模块引用错误等问题，导致函数无法正常执行。解决方法是检查代码并修复错误。

函数依赖项错误：函数依赖项（例如第三方库、模块或文件）不完整或不正确，导致函数无法正常执行。解决方法是检查并确保依赖项正确安装和配置。

函数配置错误：函数配置（例如触发器、环境变量、计算资源等）不正确或不完整，导致函数无法正常执行。解决方法是检查并更新函数配置。

函数运行环境错误：函数运行环境（例如 Node.js 版本、Python 版本等）不匹配或不支持，导致函数无法正常执行。解决方法是检查并更新函数的运行环境。

网络或权限问题：函数执行过程中出现网络不可用、权限不足等问题，导致函数无法正常执行。解决方法是检查网络和权限配置，并确保函数有足够的权限来访问所需的资源。

根据您提供的错误信息，报错内容涉及到了 PyTorch 库和函数计算（Function Compute）。这些错误可以是以下原因导致的：

1. 代码逻辑错误：TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable 这个错误通常表示您在代码中使用了空值（None）进行了索引操作。检查相关代码，确保您正确处理了可能存在的空值情况。

2. 存储资源或内存不足：RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory 这个错误可能是由于函数计算实例的存储资源或内存不足导致的。请确保函数计算实例具有足够的存储空间来读取和解压缩 PyTorch 模型文件。

解决这些问题的方法如下：

• 对于 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable 错误，请检查代码中可能导致空值的地方，并添加适当的空值判断和处理逻辑。

• 对于 RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory 错误，请尝试增加函数计算实例的存储资源配置，确保可以读取和解压缩所需的文件。

此外，还建议您通过日志记录和调试工具来进一步分析问题，如打印变量值和堆栈跟踪信息等，以帮助定位问题的具体原因。

如果问题仍然存在或需要更详细的支持，建议您联系阿里云技术支持团队，提供详细的错误信息、代码和函数计算配置等。他们将能够为您提供更具体的帮助和指导。