使用Flask部署机器学习模型运行model.py报Numpy错误如何解决

问题背景 #

• 首次尝试使用Flask框架部署机器学习模型，参照公开部署教程完成代码编写，共创建三个独立Python文件：model.py、server.py、request.py
• 已确认本地安装过Numpy依赖
• 实际操作：打开Anaconda Prompt后输入指令运行文件时触发报错，初步判断问题来自环境配置错误或启动流程有误，需确认同类问题的解决方案

核心问题原因 #

当前操作存在两个明显的流程错误，是触发报错的主要原因：

1. 输入命令时误将命令行自带的路径提示符C:\Users\ryans>作为命令内容输入，这部分是终端自动展示的当前工作路径标识，不需要手动输入
2. 直接输入.py文件的绝对路径运行脚本时，系统会调用.py格式默认绑定的Python解释器，大概率不会指向安装了numpy、flask等依赖的Anaconda环境，环境内的依赖无法被全局解释器识别，就会触发导入类报错。

正确操作流程 #

1. 打开Anaconda Prompt后，先激活安装了flask、numpy及机器学习相关依赖的conda虚拟环境，执行命令conda activate 你的虚拟环境名称，如果没有创建单独的虚拟环境，直接使用base环境即可跳过这一步
2. 切换到三个代码文件的存放目录，执行命令cd C:\Users\ryans，切换完成后终端自带的路径前缀会自动更新为对应目录
3. 显式调用当前环境的Python解释器运行脚本，不要直接输入文件路径：
   • 先生成/保存模型，执行python model.py
   • 模型文件生成完成后启动Flask服务，执行python server.py
   • 服务启动成功后，新开一个Anaconda Prompt窗口，同样激活对应环境、切换到代码目录后，执行python request.py发送测试请求

补充排查方案 #

如果按上述流程操作后仍触发Numpy相关报错，可按以下步骤排查：

• 在当前激活的环境中执行pip list，检查依赖列表中是否存在numpy，若缺失则执行pip install numpy完成安装
• 检查代码存放目录下是否存在自行命名为numpy.py、flask.py的文件，这类和第三方库重名的自定义文件会覆盖官方库，导致导入失败，直接重命名这类文件即可
• 执行where python查看当前终端调用的Python解释器路径，确认第一条路径指向正在使用的Anaconda环境目录，若指向系统独立安装的Python，说明环境激活失败，重新执行conda激活命令即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ASH