Lua：なぜローカルにインストールされたパッケージを必要としないのですか？

私はOpenResty/Lustyプロジェクトを作成しました。これを使用して、私が使用している分類器の周りにREST APIをラップしています。残念ながら、私は多くの幸運をもらっていない、と私の根本的な原因は、私がLua：なぜローカルにインストールされたパッケージを必要としないのですか？

require 'nn' 
require 'image'

しようとすると、Luaがファイルを解釈するために失敗したということです。残念ながら、Lustyはログにスタックトレースを与えず、単に404というエラーを返します。しかし、多くのコードのコメントや試行錯誤の後、私はこれらのパッケージを要求しようとするとエラーがスローされるという根本的な原因があると判断しました。

Torch7と他のユーティリティであらかじめ構築されたDockerコンテナにLuarocksを使ってOpenResty/Lustyをインストールしました。分類器を単独で実行しようとすると、th classify.luaで簡単に実行できます。しかし、自分自身の関数でラストリクエストを作成しようとすると、上のインポートは失敗し、Lustyは404エラーを返します。実際には500というエラーです。私はTorchコードをコメントアウトすると200を返します。

あらかじめ作成されたコンテナに付属のluarocksコマンドを使用したことに注意してください。私はローカルのインストールフォルダを確認したときにまた、私はnnとimageを含め、以下のパッケージを見つける：

ここ

は私が実装に使用しているコードだ、任意のアイデアを、私はこれらのパッケージをインポートすることができない理由？

package.path

-- these require statements throw an error require 'nn' require 'image' function classifyImage() local ParamBank = require 'ParamBank' local label = require 'classifier_label' torch.setdefaulttensortype('torch.FloatTensor') torch.setnumthreads(opt.threads) -- set modules to be in use if opt.backend == 'nn' or opt.backend == 'cunn' then require(opt.backend) SpatialConvolution = nn.SpatialConvolutionMM SpatialMaxPooling = nn.SpatialMaxPooling ReLU = nn.ReLU SpatialSoftMax = nn.SpatialSoftMax else assert(false, 'Unknown backend type') end local net = nn.Sequential() net:add(SpatialConvolution(3, 96, 7, 7, 2, 2)) net:add(ReLU(opt.inplace)) net:add(SpatialMaxPooling(3, 3, 3, 3)) net:add(SpatialConvolution(96, 256, 7, 7, 1, 1)) net:add(ReLU(opt.inplace)) net:add(SpatialMaxPooling(2, 2, 2, 2)) net:add(SpatialConvolution(256, 512, 3, 3, 1, 1, 1, 1)) net:add(ReLU(opt.inplace)) net:add(SpatialConvolution(512, 512, 3, 3, 1, 1, 1, 1)) net:add(ReLU(opt.inplace)) net:add(SpatialConvolution(512, 1024, 3, 3, 1, 1, 1, 1)) net:add(ReLU(opt.inplace)) net:add(SpatialConvolution(1024, 1024, 3, 3, 1, 1, 1, 1)) net:add(ReLU(opt.inplace)) net:add(SpatialMaxPooling(3, 3, 3, 3)) net:add(SpatialConvolution(1024, 4096, 5, 5, 1, 1)) net:add(ReLU(opt.inplace)) net:add(SpatialConvolution(4096, 4096, 1, 1, 1, 1)) net:add(ReLU(opt.inplace)) net:add(SpatialConvolution(4096, 1000, 1, 1, 1, 1)) if not opt.spatial then net:add(nn.View(1000)) end net:add(SpatialSoftMax()) print(net) -- init file pointer print('==> overwrite network parameters with pre-trained weigts') ParamBank:init("net_weight_1") ParamBank:read( 0, {96,3,7,7}, net:get(1).weight) ParamBank:read( 14112, {96}, net:get(1).bias) ParamBank:read( 14208, {256,96,7,7}, net:get(4).weight) ParamBank:read( 1218432, {256}, net:get(4).bias) ParamBank:read( 1218688, {512,256,3,3}, net:get(7).weight) ParamBank:read( 2398336, {512}, net:get(7).bias) ParamBank:read( 2398848, {512,512,3,3}, net:get(9).weight) ParamBank:read( 4758144, {512}, net:get(9).bias) ParamBank:read( 4758656, {1024,512,3,3}, net:get(11).weight) ParamBank:read( 9477248, {1024}, net:get(11).bias) ParamBank:read( 9478272, {1024,1024,3,3}, net:get(13).weight) ParamBank:read(18915456, {1024}, net:get(13).bias) ParamBank:read(18916480, {4096,1024,5,5}, net:get(16).weight) ParamBank:read(123774080, {4096}, net:get(16).bias) ParamBank:read(123778176, {4096,4096,1,1}, net:get(18).weight) ParamBank:read(140555392, {4096}, net:get(18).bias) ParamBank:read(140559488, {1000,4096,1,1}, net:get(20).weight) ParamBank:read(144655488, {1000}, net:get(20).bias) -- close file pointer ParamBank:close() -- load and preprocess image print('==> prepare an input image') local img = image.load(opt.img):mul(255) -- use image larger than the eye size in spatial mode if not opt.spatial then local dim = (opt.network == 'small') and 231 or 221 local img_scale = image.scale(img, '^'..dim) local h = math.ceil((img_scale:size(2) - dim)/2) local w = math.ceil((img_scale:size(3) - dim)/2) img = image.crop(img_scale, w, h, w + dim, h + dim):floor() end -- memcpy from system RAM to GPU RAM if cuda enabled if opt.backend == 'cunn' or opt.backend == 'cudnn' then net:cuda() img = img:cuda() end -- save bare network (before its buffer filled with temp results) print('==> save model to:', opt.save) torch.save(opt.save, net) -- feedforward network print('==> feed the input image') timer = torch.Timer() img:add(-118.380948):div(61.896913) local out = net:forward(img) -- find output class name in non-spatial mode local results = {} local topN = 10 local probs, idxs = torch.topk(out, topN, 1, true) for i=1,topN do print(label[idxs[i]], probs[i]) local r = {} r.label = label[idxs[i]] r.prob = probs[i] results[i] = r end return results end function errorHandler(error) return {message: "error"} end context.template = { type = "mustache", name = "app/templates/layout", partials = { content = "app/templates/classify", } } context.output = { message = xpcall(classifyImage, errorHandler) } context.response.status = 200

lusty_project /アプリ/リクエスト/ classify.lua

.\/app\/?.lua;\/opt\/openresty\/lualib\/?.lua;\/opt\/openresty\/lualib\/?\/init.lua;\/root\/.luarocks\/share\/lua\/5.1\/?.lua;\/root\/.luarocks\/share\/lua\/5.1\/?\/init.lua;\/root\/torch\/install\/share\/lua\/5.1\/?.lua;\/root\/torch\/install\/share\/lua\/5.1\/?\/init.lua;.\/?.lua;\/root\/torch\/install\/share\/luajit-2.1.0-beta1\/?.lua;\/usr\/local\/share\/lua\/5.1\/?.lua;\/usr\/local\/share\/lua\/5.1\/?\/init.lua;

classify.luaには助けることができる誰にもありがとう。私はLua n00bであり、まだパッケージング能力に慣れていません。

更新

私はxpcallの第2の戻り変数（local resultCode, error = xpcall(func, errHandler)）を使用して、エラーをキャプチャすることができます実現した後、最終的には結果にエラーを返す方法を考え出しました。

エラーはこれです：

{"message":false,"errorMessage":"[string \".\/app\/requests\/classify.lua\"]:3: module 'nn' not found:\n\tno field package.preload['nn']\n\tno file '.\/app\/nn.lua'\n\tno file '\/opt\/openresty\/lualib\/nn.lua'\n\tno file '\/opt\/openresty\/lualib\/nn\/init.lua'\n\tno file '\/root\/.luarocks\/share\/lua\/5.1\/nn.lua'\n\tno file '\/root\/.luarocks\/share\/lua\/5.1\/nn\/init.lua'\n\tno file '\/root\/torch\/install\/share\/lua\/5.1\/nn.lua'\n\tno file '\/root\/torch\/install\/share\/lua\/5.1\/nn\/init.lua'\n\tno file '.\/nn.lua'\n\tno file '\/root\/torch\/install\/share\/luajit-2.1.0-beta1\/nn.lua'\n\tno file '\/usr\/local\/share\/lua\/5.1\/nn.lua'\n\tno file '\/usr\/local\/share\/lua\/5.1\/nn\/init.lua'\n\tno file '\/opt\/openresty\/lualib\/nn.so'\n\tno file '\/root\/torch\/install\/lib\/nn.so'\n\tno file '\/root\/.luarocks\/lib\/lua\/5.1\/nn.so'\n\tno file '\/root\/torch\/install\/lib\/lua\/5.1\/nn.so'\n\tno file '.\/nn.so'\n\tno file '\/usr\/local\/lib\/lua\/5.1\/nn.so'\n\tno file '\/usr\/local\/lib\/lua\/5.1\/loadall.so'"} [string "./app/requests/classify.lua"]:5: module 'nn' not found: no field package.preload['nn'] no file './app/nn.lua' no file '/opt/openresty/lualib/nn.lua' no file '/opt/openresty/lualib/nn/init.lua' no file '/root/.luarocks/share/lua/5.1/nn.lua' no file '/root/.luarocks/share/lua/5.1/nn/init.lua' no file '/root/torch/install/share/lua/5.1/nn.lua' no file '/root/torch/install/share/lua/5.1/nn/init.lua' no file './nn.lua' no file '/root/torch/install/share/luajit-2.1.0-beta1/nn.lua' no file '/usr/local/share/lua/5.1/nn.lua' no file '/usr/local/share/lua/5.1/nn/init.lua' no file '/root/torch/extra/nn/nn.lua' no file '/opt/openresty/lualib/nn.lua' no file '/opt/openresty/lualib/nn/init.lua' no file '/root/.luarocks/share/lua/5.1/nn.lua' no file '/root/.luarocks/share/lua/5.1/nn/init.lua' no file '/root/torch/install/share/lua/5.1/nn.lua' no file '/root/torch/install/share/lua/5.1/nn/init.lua' no file './nn.lua' no file '/root/torch/install/share/luajit-2.1.0-beta1/nn.lua' no file '/usr/local/share/lua/5.1/nn.lua' no file '/usr/local/share/lua/5.1/nn/init.lua' no file '/root/torch/extra/image/nn.lua' no file '/root/torch/extra/nn/nn.lua' no file '/opt/openresty/lualib/nn.so' no file '/root/torch/install/lib/nn.so' no file '/root/.luarocks/lib/lua/5.1/nn.so' no file '/root/torch/install/lib/lua/5.1/nn.so' no file './nn.so' no file '/usr/local/lib/lua/5.1/nn.so' no file '/usr/local/lib/lua/5.1/loadall.so'

そして、私はfind -name nn経由nnのための検索を行うとき、私は得る：

./root/torch/install/share/lua/5.1/nn ./root/torch/install/share/lua/5.1/nngraph ./root/torch/install/share/lua/5.1/nnx ./root/torch/install/lib/luarocks/rocks/nn ./root/torch/install/lib/luarocks/rocks/nn/scm-1/nn-scm-1.rockspec ./root/torch/install/lib/luarocks/rocks/nngraph ./root/torch/install/lib/luarocks/rocks/nngraph/scm-1/nngraph-scm-1.rockspec ./root/torch/install/lib/luarocks/rocks/nnx ./root/torch/install/lib/luarocks/rocks/nnx/0.1-1/nnx-0.1-1.rockspec ./root/torch/extra/nngraph ./root/torch/extra/nngraph/nngraph-scm-1.rockspec ./root/torch/extra/nnx ./root/torch/extra/nnx/build/CMakeFiles/nnx.dir ./root/torch/extra/nnx/nnx-0.1-1.rockspec ./root/torch/extra/nn ./root/torch/extra/nn/rocks/nn-scm-1.rockspec ./root/torch/.git/modules/extra/nngraph ./root/torch/.git/modules/extra/nnx ./root/torch/.git/modules/extra/nn ./usr/local/include/opencv2/flann/nn_index.h ./usr/share/locale/nn ./usr/share/i18n/locales/nn_NO ./usr/share/perl/5.18.2/Unicode/Collate/Locale/nn.pl ./usr/lib/python3.4/nntplib.py ./usr/lib/python2.7/nntplib.pyc ./usr/lib/python2.7/nntplib.py

出典

2016-08-12 crockpotveggies

ここでは、 'classify.lua'の先頭にある' package.path'を修正しようとしましたが、スタックトレースでそのファイルをチェックしようとしません。 – crockpotveggies

は最終的にこの問題を解決することができました。 nginxのデフォルトでは、ワーカープロセスをユーザnobodyとして実行するため、これはかなり複雑な権限の問題です。 OpenRestyはこの特定のワーカープロセスに関連付けられているため、すべての子Luaプロセスも同じユーザーにバインドされています。

最も簡単な解決策は、すべての関連ファイルのアクセス許可を同じユーザーに変更することです。したがって、あなたは次のようなことをすることができます：

chown -R nobody:nogroup openresty_project/ 
chmod -R 755 openresty_project/

これを実行すると、以前にインストールされたLuarocksへのアクセスを回復します。

関連するすべてのluaディレクトリを見つけて、デフォルトのユーザーも変更する必要があることに注意してください。

またnginx.confで次のように行うことができますnginxの設定ファイル、内のユーザーを変更する別のオプションがあります：rootとして実行することは非常に危険であり、お勧めできませんことを

user myuser mygroup;

注意を。

出典

2016-08-14 22:18:09 crockpotveggies

Lua：なぜローカルにインストールされたパッケージを必要としないのですか？

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