在函数计算中，为啥我这里添加的pytorch层不起作用呢

在函数计算中，添加的PyTorch层不起作用可能有以下几个原因：

1. 缺少依赖库：确保您已经安装了所需的PyTorch版本和相关依赖库。您可以使用pip install命令来安装所需的库。

2. 代码错误：检查您的代码是否存在语法错误或逻辑错误。确保您正确地定义了PyTorch层并正确地将其添加到模型中。

3. 环境问题：函数计算环境中可能缺少某些必要的库或工具，导致无法正常运行您的代码。请确保您的代码与函数计算环境兼容，并且所有必需的库都已正确安装。

4. 资源限制：函数计算环境中的资源有限，如果您的模型过于复杂或需要大量的计算资源，可能会导致性能下降或无法正常工作。您可以尝试简化模型或优化代码以提高性能。

这里能选到示例。此回答整理自钉群：阿里函数计算官网客户。

没正确加载吧。

看下文档：通过Serverless Devs配置官方公共层https://help.aliyun.com/zh/fc/user-guide/configure-common-layers-for-a-function?spm=a2c4g.11186623.0.0.153b4c818Xv8mB#p-y9w-xeo-gaw

操作步骤
登录函数计算控制台，在左侧导航栏，单击服务及函数。
在顶部菜单栏，选择地域，然后在服务列表页面，单击目标服务。
在函数管理页面，单击目标函数操作列的配置。
在层区域，单击+添加层，从下拉列表中选择添加官方公共层。
在官方公共层下拉列表，查看层的描述和License信息并选择一个官方公共层，在层版本下拉列表，选择层版本，然后单击保存。
一个函数最多支持配置5个层，包括自定义层和官方公共层。
当函数配置多个层时，这些层的内容将被合并至/opt目录，多个层按照层配置的逆序合并。如果多个层中有同名文件，先配置的层会覆盖后配置的层中的同名文件。