1、pyinstaller使用

PyInstaller命令行选项可以通过帮助信息查看：
pyinstaller --help

-y | --noconfirm：直接覆盖输出文件，而无需提示，在多次重复运行命令时可避免反复确认。
-D | --onedir：生成包含执行文件的目录（默认行为）。
-F | --onefile：生成单一的可执行文件，不推荐使用。
-i | --icon [.ico | .exe | .icns]：为 Windows/Mac 平台的执行文件指定图标。
--version-file [filename]：添加文件版本信息。
-c | --console | --nowindowed：通过控制台窗口运行程序 并且分配标准输入/输出，（默认行为）。
-w | --windowed | --noconsole：不创建控制台窗口，也不分配标准输入/输出，主要用来运行 GUI 程序。没有输入输出会给调试带来一定困难，因此即便是 GUI 程序，建议在调试时禁用本选项，在最终发布时再打开。

2、PyInstaller规格文件

PyInstaller 在生成文件的同时会创建一个相应的.spec 文件，.spec 文件本质上是一个特殊的 Python 脚本，记录了生成所需的指令。

使用pyinstaller [options] xxx.py进行打包时，PyInstaller 会首先根据选项生成对应的 .spec 文件，然后执行 .spec 文件所指定的过程生成最终文件。因此，可以直接指定spec文件执行打包过程。

单目录模式生成的spec 文件格式如下：

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a = Analysis(...)
pyz = PYZ(...)
exe = EXE(...)
coll = COLLECT(...)

单文件模式生成的spec 文件格式如下：

1
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3
a = Analysis(...)
pyz = PYZ(...)
exe = EXE(...)

可以将指定文件和指定目录打包进行打包，如下：

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a = Analysis(...,
             datas=[('config.ini', '.'),
             ('modelsAndFiles', 'modelsAndFiles')],
             ...)

将config.ini文件打包当可执行文件当前目录下，将modelsAndFiles目录打包到可执行文件当前目录下。

3、PyInstaller 打包遇到问题

1、在命令行中，使用pyinstaller -D fun1.spec命令

生成build，dist目录，进入./dist/fun1目录后，运行fun1.exe

出现如下

FileNotFoundError：’Counld not find module：caffe2_detectron_ops.dll‘：

可以使用pyi-bindepend查看caffe2_detectron_ops.dll的依赖

由于我没有配置环境变量，我直接知道pyi-bindepend.exe所在的文件，在此目录直接运行

逐个依赖查看，发现缺少libiomp5md.dll

解决方法：

将libiomp5md.dll复制到./dist/fun1目录即可解决。

注意：只有Python3.8版本，打包才出现，我用Python3.7没出现这个问题。

2、将缺少的包导入后，可以运行exe，但是当点击人脸识别后，报错：

解决方法：

更换pytorch和torchvision的版本

最终更换为

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pytorch==1.2.0
torchvision==0.4.0

其他版本pytorch下载链接

离线安装命令

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conda install --offline -n envs_name xxx.tar.bz2

envs_name:环境名
xxx.tar.bz2:下载的包

3、更换pytorch和torchvision版本后，报错：

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ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.random.common'

解决方法：

在打包生成的spec文件中，在hiddenimports参数中添加如下内容：

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hiddenimports=['numpy.random.common','numpy.random.bounded_integers','numpy.random.entropy']

4、点击采集人像后，出现错误

numpy版本降低为1.17.0后，出现这个read-only错误。

一般是你读取的图片的时候，默认选择的是”r”,”rb”模式有关。

原本代码为：

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qimg = qimage2ndarray.array2qimage(np.asarray(img))

修正的办法:　手动修改图片的读取状态：

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img1 = np.asarray(img)
img1.flags.writeable = True  # 将数组改为读写模式
qimg = qimage2ndarray.array2qimage(img1)

修改后报错：

cannot set WRITABLE flag to True of this array

百度查博客，发现解决方法：

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img1 = np.asarray(img)
img1 = np.require(img, dtype='f4', requirements=['O', 'W'])
qimg = qimage2ndarray.array2qimage(img1)

5、在其他人电脑上运行出错

解决方法：

出现此错误的原因是缺少了ssl证书，因此可以从Python官网上下载相应python版本的压缩包，解压后将解压包中的_ssl.pyd复制到Anaconda/envs目录下相应的环境中的DLLs下覆盖原文件，

将解压包中的libcrypto-1_1.dll、libssl-1_1.dll复制到Anaconda/envs目录下相应的环境的根目录即可解决问题。