ModelArts训练文件系统详解，带你避开线下代码迁线上的所有坑

1. 我的代码在ModelArts里的路径到底在哪里？

ModelArts的路径分为obs路径和本地路径两部分。obs路径是你的代码上传到云上存储的路径，本地路径是指启动训练容器时，linux系统中的代码路径。

如下截图中，obs路径就是/obs-5e8e/homework/。ModelArts会将“代码目录”这个obs路径下的所有文件都下载到训练容器的/home/work/user-job-dir当中，创建一个/home/work/user-job-dir/homework的路径。所以启动文件在训练容器中的路径就是/home/work/user-job-dir/homework/keras-resnet.py。

由此，如果你选择的“代码目录”是/bucket_name/filename1/filename2/，那么在训练容器中的目录就是/home/work/user-job-dir/filename2

2. 如果我的“启动文件”中，要import“代码目录”里我写的其它文件怎么办？

在开发者当中，python文件需要import自己写的另一个python文件是常规的操作。在线下我们往往可以用相对路径等来import，但是往往这些代码在ModelArts常用框架里边往往会遇到找不到文件的错。那这个问题出在哪里呢？

假设上传到obs中的文件结构为

bucket_name

    |- filename1

        |- filename2

            |- code

                |- main.py

            |- library

                |- custom_lib.py

此时我在UI上填的“代码目录”是/bucket_name/filename1/filename2/，那么训练容器的路径系统就是：

home

    |- work

        |- user-job-dir

            |- filename1

                |- filename2

                    |- code

                        |- main.py

                    |- library

                        |- custom_lib.py

此处我如果想在main.py中import custom_lib.py，用相对路径就很容易报错，那此时该怎么写呢？

我们可以在main.py最开始的地方加入以下代码：

import sys
sys.path.append('/home/work/user-job-dir')

把路径添加上，然后再

import filename2.library.custom_lib

就稳了。