目录 前言 基本流程 一.安装Pyinstaller 和 测试Hello World 二.打包整个项目,在本机上调试生成exe 三.在新电脑上测试 参考资料 前言   第一次尝试用Pyinstaller打包Pytorch,碰见了很多问题,耗费了许多时间!想把这个过程中碰到的问题与解决方法记录一下,方便后来者. 基本流程   使用Pyinstaller打包流程可分为以下三步: 安装Pyinstaller,写个Hello world打包测试 打包整个项目,在本机上调试生成exe 将exe拷贝到新电脑

使用PyTorch跑pretrained预训练模型的时候,发现在加载数据的时候会报错,具体错误信息如下: File "main.py", line 238, in main_worker checkpoint = torch.load(args.resume) File "/home/kangyuhao/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/serialization.py", line 387, in load r

将gpu改为cpu时,遇到一个报错: RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location='cpu' to map your storages to the CPU. 此时改为:

安装pywin32,可以参考<怎么给python安装pywin32模块?> 一定要注意对应的python版本,否则不能安装.   5怎么给python安装pywin32模块?   2 用命令行调用pip安装pyinstaller. 3 准备一个py文件. 我这里准备的是一个爬取电子书的python文件——00.py. 4 准备一个图片,作为exe的图标: b.ico 注意图片格式是ico的,大小为32*32,不要太大.没有的话,可以在网上免费转格式. 把00.py和b.ico放到一个目录里面—

init: function () { mini.parse(); this.grid = mini.get("jsDatagrid"); var grid1 = mini.get("jsDatagrid"); this.grid.load(null,function(e){ var s = e.result.data[0].data; var data = mini.decode(s); //var data1= [{"outName":&qu

原因:保存下来的模型和参数不能在没有类定义时直接使用. Pytorch使用Pickle来处理保存/加载模型,这个问题实际上是Pickle的问题,而不是Pytorch. 解决方法也非常简单,只需显式地导入类定义.即将包含类定义的文件复制粘贴到与要运行的文件同一文件夹下,再import Class! 但是,在实际过程中,我们采取import Class的方法没起到作用,而直接在要运行的文件上复制类定义是一种可行的方法.

1.使用pip安装pyinstaller 2.在cmd打开需生成可执行文件的python文件所在文件夹 3.使用命令pyinstaller -F -w **.py (代码中有import其他模块的,只需写主程序模块即可) 4.在python文件夹中找到dist,里面有对应exe文件,完成. 问题1: 第一次命令使用pyinstaller  **.py生成.exe,点击运行exe,黑框框一闪而过,没有出现程序中写好的图形界面. 解决:改用pyinstaller -F -w **.py,顺利弹出GU

之前,在用pyinstaller打包一个python程序时没有问题,后来不知道什么原因,再打包时出现了所谓的pyinstaller打包报错: RecursionError: maximum recursion depth exceeded 按照上述文章中的方法也得到了解决,打包成功,可是在运行时,又出现了错误,经查dos窗口提示,是matplotlib库的版本过高引进,卸掉matplotlib3.1.1,重新安装 pip install matplotlib --V==3.0.3 然后,重新打包

pyinstaller可以将python写好的脚本打包成exe文件,方便windows用户在没有python环境下运行.这个程序完全跨平台,包括Windows.Linux.Mac OS X等多个操作系统下运行.因为我用的是win7,以下直接使用windows打包讲解,不同平台上使用 PyInstaller方法是一样的,它们支持的选项也是一样的. 安装Pyinstaller Python默认不包含Pyinstaller模块,因此需要自行安装 与安装其它Python模块一样,使用pip命令安装即可,

这里我们使用pyinstaller这个软件即可,使用pip即可完美安装,在要打包的程序目录下打开cmd输入 pyinstaller -F 文件名.py 即可成功,运行成功后生成一个dict文件夹,东西在该文件夹里 pyinstaller -F 文件名.py

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list)  将列表进行横向排列 参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4])  np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

pyinstaller将py打包为exe文件,用pysintaller居然报错 File "c:\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\depend\utils.py", line 226, in __scan_code_instruction_for_ctypes name = co.co_names[oparg] IndexError: tuple index out of range 1 2 3 搜索了一番,用群众神奇的方式 找到D:\p

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

本来只是想用Python做一个定时任务小工具在服务器上运行,可是服务器在隔离区,各种禁止上外网,使用pip导出列表那种下载库的方法不管用,导致Python的各种库都下不到,官网离线下载又各种缺依赖,好气啊.后来查了一下,原来还有pyinstaller这种好东西,将需要的库和程序打包成一个可运行的程序,这正是我需要的. 为了测试pyinstaller,主要遇到了两个错误,一个是pkg_resources.DistributionNotFound,一个是ImportError: No module

深度学习框架 Torch 7 问题笔记 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network -- 1. Load and normalize data -- 2. Define Neural Network -- 3. Define Loss function -- 4. Train network on training data -

首先我使用的电脑系统是: Windows-8-6.2.9200 Python的版本是: 2.7.8 默认已安装python2.7且设置好了环境变量. 仅为个人记录,非教程. 首先先安装pip: 首先先找到stackoverflow提供的问题答案的方法 http://stackoverflow.com/questions/4750806/how-to-install-pip-on-windows 根据解答,下载get_pip.py: https://raw.githubusercontent.co

  需求分析: python脚本如果在没有安装python的机器上不能运行,所以将脚本打包成exe文件,降低脚本对环境的依赖性,同时运行更加迅速. 当然打包的脚本似乎不是在所有的win平台下都能使用,win7有一部分不能使用,我在win10能够很好的运行. 准备: pyinstaller(http://www.pyinstaller.org/) 首先还是去官网看支持的python版本,不然会很尴尬的 #安装方法1:#安装pyinstaller和pywin32#使用一下命令将自动安装两个包,在cm

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50620122 Python不是每个人的计算机里面都有安装,当您写了一个好用的工具,需要一个standalone exectuable环境的需求.并且用python写些脚本什么的,有时候脚本写完以后,每次运行都得在IDE打开在运行,很麻烦,所以经常将python编译成exe. 本文介绍如何将一个python项目(或者简单一点一个python脚本文件)转化为windows下的可执行文件. 转化要使用py

需求分析: python脚本如果在没有安装python的机器上不能运行,所以将脚本打包成exe文件,降低脚本对环境的依赖性,同时运行更加迅速. 当然打包的脚本似乎不是在所有的win平台下都能使用,win7有一部分不能使用,我在win10能够很好的运行. 准备: pyinstaller (http://www.pyinstaller.org) 首先还是去官网看支持的python版本,不然会很尴尬的. 安装: 需要安装pyinstaller和pywin32 使用以下命令将会自动安装两个包,在cmd用