pyinstaller 打包yolov5和deepsort项目打包部，win10平台
文章目录
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- 1.项目用到的特征（特点）
- 2.前期准备
- 3.检查
- 4.打包与试运行
- 5.报错（合集）本人遇到过的
- 6.打包后的大小
非保姆级教程，打包之前没想到自己能成功，，，，，
1.项目用到的特征（特点）
yolov5, deepsort, pytorch(torch,torchvision),多进程，TCP/IP通信，传输视频流
2.前期准备
- 新建一个虚拟环境：
conda create -n pack python=3.8 **(建议3.7以上**)
activate pack
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt (自己需要的包)
- 安装pytorch
pip3 install torchvision==0.10.0+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html
注：
pytorch版本不要太高，否则可能报错，我安装的是torchvision 0.10.0+cu102，有个小技巧是，如果需要安装torchvision，就不要先装torch，否则，装完torch以后，你可能找不到torchvision对应的版本，但是你先装torchvision，他会自己安装对应的torch版本，我这里安装的是：
torch 1.9.0+cu102，torchvision 0.10.0+cu102
cuda的版本也不需要太高，10.2就不错
- 安装pyinstaller
直接pip 安装后,用pyinstaller 打包会到报找不到一些库的问题，我去github上找了一圈以后，发现外网的解决方法是，下载维护的新版pyinstaller
pip install https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/archive/develop.zip
如果下载报错，可以先浏览器下载压缩包，然后解压，anaconda prompt命令行cd 到解压安装包的setup.py路径下，使用命令：
python setup.py install 直接安装，这样安装的pyinstalle，打包抓取报的错误少一些，亲测很有效，大部分的文件都能抓取到
3.检查
首先确保项目在新建的虚拟环境下能够直接运行，项目封装好（写成类，做好API接口），做一个main.py函数作为入口函数
使用了多进程的项目，一定要在main.py 的if name == ‘main’:下面加上
multiprocessing.freeze_support()
否则打包好以后，直接运行，会在后台运行30+main.exe， cup拉满，本人深受其害，电脑直接黑屏，，，，
4.打包与试运行
直接打包：
pyinstaller main.py
会生成build和dist两个文件夹，main.exe在dist下
选择用 “命令提示符" 运行，开始-Windows系统-命令提示符，右键管理员运行（一定）
然后使用 cd 命令切换到 main.exe文件目录下，直接输入 main.exe。
5.报错（合集）本人遇到过的
- 1）找不到必要的文件
对于yolo 一般需要导入.pt 和.yaml 文件，路径是根据打包前代码里的相对路径，因此需要在main.exe同级文件夹下，创建一个相同文件目录的文件夹，并将需要的文件放入，deepsor需要的文件同理， 不要使用绝对路径
- 2）一些模块无法导入
一般是因为直接将包含yolo模块的文件直接嵌入项目，然后内部的models文件夹和utils文件夹里的from,import 报错
解决方法：从main.py一级文件夹开始写from ，而不要从含yolo模块的文件开始写，从顶层到.py的位置，这样就能找到文件了。
- 3）运行后， cannot import name ‘pywrap_tensorflow’ from
‘tensorflow_core.python’
这个一般是因为tensorflow版本的问题，我换成torch 1.9.0+cu102，torchvision 0.10.0+cu102以后就没有问题了
- 4）pyinstaller打包时lib not found的问题：lib not found: torch_python.dll
dependency of C:\Anaconda3\envs\pac k\lib\site-packages\torch_C.cp3
更换pyinstaller,不要直接pip install pyinstaller 的而是pip install https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/archive/develop.zip 或者set up的方法（上面），这样很多找不到包的错误都会减少不少。
也可以看看网上适当添加 –hidden-import
因为有些是应用需要的包，但是没有被打包进来，这里的错误是最多的，因为一般是第三方包隐式调用其他包，然后打包出来的程序显示Fate Error不能运行
- 5）运行时，pytorch torch.load ModuleNotFoundError No module named ‘models‘
说是没有找到models 模型，方法:
改写函数：
（1）yolo模块的detect.py
*载入设备：
源码：
device = select_device(self.device)
改成：
cuda = torch.cuda.is_available()
device = torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu')
这样就去掉了select_device函数的使用
（2）yolo模块的detect.py
*载入模型：
源码：
model = attempt_load(self.yolo_weights, map_location=device) # load FP32 model
改成：
model = torch.load('yolov5_deepsort_master/yolov5/best.pt', map_location=device)["model"].float().eval() # load FP32 model
这样就绕过了attempt_load函数，好处是直接给出模型相对位置，而不是用attempt_load函数找，pytorch torch.load ModuleNotFoundError No module named ‘models‘的错误就能解决，记得编译完以后，在dist文件夹下新建一个’yolov5_deepsort_master/yolov5/best.pt’的文件夹
6.打包后的大小
由于包含torch依赖文件，因此我的这个项目的dist大约在3.44G，是正常的，如果不包含torch的项目，那就小的多