本篇文章給大家分享的內容是python3將python程式碼打包成exe檔的方法，有需要的朋友可以參考一下
基本配置：
# #Anaconda 3 4.2.0（python3.5）
注意：
1、程式碼存放至全英文目錄下；
2、電腦管家之類的安全軟體暫時關閉（因為發佈出來的exe文件屬於可執行文件，電腦管家可能會認為發佈出來的文件為病毒，自動刪除）
具體操作步驟如下：
1、寫好的python程式碼，存放至全英文的目錄下：
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!')登入後複製
2、透過命令列，依照pyinstaller
pip install pyinstaller
3、命令列打包檔案
先切換路徑至python程式碼所在目錄，執行語句：
#pyinstaller -F -w xxx.py
4、
等待打包完成，會產生一個build資料夾和一個dist資料夾，exe可執行檔就在dist資料夾裡，如果程式引用有資源，則要把資源檔案放在這個exe正確的相對目錄下。
5、執行exe檔。
有時執行檔會出錯，此時需要拷貝下圖所示的資料夾到exe檔所在目錄
運行成功！
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以上是python3將python程式碼打包成exe檔的方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
