この記事では、python3 が Python コードを exe ファイルにパッケージ化する方法について説明します。必要な友人は参照してください
基本構成:
Anaconda 3 4.2.0 (python3.5)
注:
1 . コードはすべて英語のディレクトリに保存されます。
2. コンピューター マネージャーなどのセキュリティ ソフトウェアが一時的に閉じられます (リリースされた exe ファイルは実行可能ファイルであるため、コンピューター マネージャーはリリースされたファイルがウイルスであると判断し、自動的に削除される可能性があります)。
具体的な手順は次のとおりです:
1. 記述された Python コードをすべて英語のディレクトリに保存します:
import keras from keras.models import Sequential import numpy as np import pandas as pd from keras.layers import Dense import random import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tkinter import filedialog import tkinter.messagebox #这个是消息框,对话框的关键 file_path = filedialog.askdirectory() mnist = input_data.read_data_sets(file_path, validation_size=0) #随机挑选其中一个手写数字并画图 num = random.randint(1, len(mnist.train.images)) img = mnist.train.images[num] plt.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap='Greys_r') plt.show() x_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels x_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #reshaping the x_train, y_train, x_test and y_test to conform to MLP input and output dimensions x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], -1)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], -1)) y_train = pd.get_dummies(y_train) y_test = pd.get_dummies(y_test) #performing one-hot encoding on target variables for train and test y_train=np.array(y_train) y_test=np.array(y_test) #defining model with one input layer[784 neurons], 1 hidden layer[784 neurons] with dropout rate 0.4 and 1 output layer [10 #neurons] model=Sequential() model.add(Dense(784, input_dim=784, activation='relu')) keras.layers.core.Dropout(rate=0.4) model.add(Dense(10,input_dim=784,activation='softmax')) # compiling model using adam optimiser and accuracy as metric model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer="adam", metrics=['accuracy']) # fitting model and performing validation model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=200, validation_data=(x_test, y_test)) y_test1 = pd.DataFrame(model.predict(x_test, batch_size=200)) y_pre = y_test1.idxmax(axis = 1) result = pd.DataFrame({'test': y_test, 'pre': y_pre}) tkinter.messagebox.showinfo('Message', 'Completed!')
2. コマンドラインから、pyinstaller
pip install pyinstaller
3 を実行します。 . コマンドラインパッケージングファイル
まず、Pythonコードが配置されているディレクトリにパスを切り替え、ステートメントを実行します:
pyinstaller -F -w xxx.py
4.パッケージ化が完了するまで待ちます。 、ビルド フォルダーが生成され、dist フォルダーに exe 実行可能ファイルが含まれます。プログラムがリソースを参照する場合、リソース ファイルは exe の正しい相対ディレクトリに配置される必要があります。
5. exeファイルを実行します。
ファイルの実行時にエラーが発生する場合があります。この場合は、下の図に示されているフォルダーをexeファイルがあるディレクトリにコピーする必要があります
。
正常に実行されました!
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Python のフォルダーのパッケージ化方法 (zip、tar、tar.gz など) のまとめ
以上がPython コードを exe ファイルにパッケージ化する python3 メソッドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。