Kedro项目运行报错：ModuleNotFoundError与ValueError求助

错误根源分析 #

1. ModuleNotFoundError: No module named 'kedro_mnist.pipelines.'：pipelines模块导入语句存在多余后缀点，或pipelines目录的模块结构不完整。
2. KeyError: 'pipeline'、ValueError: Failed to find the pipeline named 'pipeline'：register_pipelines()函数未返回包含'pipeline'键的字典，Kedro默认会查找该名称的流水线。

分步修复步骤 #

1. 规范pipelines模块结构 #

确保kedro_mnist/src/kedro_mnist/pipelines目录下存在__init__.py文件，并正确导出流水线创建函数。示例：
如果流水线逻辑写在pipelines/mnist_pipeline.py中，__init__.py内容应为：

from .mnist_pipeline import create_pipeline

2. 修正register_pipelines.py #

修改kedro_mnist/src/kedro_mnist/register_pipelines.py，确保正确导入流水线并返回符合要求的字典：

from kedro.pipeline import Pipeline
from .pipelines import create_pipeline

def register_pipelines() -> dict[str, Pipeline]:
    main_pipeline = create_pipeline()
    return {
        "pipeline": main_pipeline,
        "__default__": main_pipeline  # 可选，将主流水线设为默认运行项
    }

注意：删除导入语句中多余的后缀点（如from .pipelines. import ...），避免触发模块找不到的错误。

3. 检查节点函数导入路径 #

确认流水线中数据加载、模型计算、评估节点的函数导入路径正确，示例：

# 在mnist_pipeline.py中
from kedro_mnist.nodes.data_loader import load_mnist_data
from kedro_mnist.nodes.model_trainer import train_model
from kedro_mnist.nodes.model_evaluator import evaluate_model

4. 移除无效hooks.py #

之前创建的hooks.py未解决问题，反而可能干扰流水线加载，直接删除该文件或注释掉所有内容。

验证运行 #

执行kedro run命令，控制台将正常输出模型精度的浮点型数值，不再出现模块缺失和流水线找不到的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brahim Khalil Abid