技術標籤：深度學習神經網路tensorflow

（轉發的（原文連結https://blog.csdn.net/qq_35756383/article/details/110850920），自己試過了，這個方法可以用，這個打包之前弄了好久總是出問題。）

因為打包後的exe檔案是包含了所有環境配置的，接收到檔案的客戶端無需下載環境依賴，直接執行即可。因此為了使exe檔案儘可能的小，需要在乾淨的虛擬環境中打包。

虛擬環境可用anaconda、virtualenv等，也可直接在pycharm中新建虛擬環境，在此不做贅述。

安裝pyinstaller

在虛擬環境下執行下列命令即可：

1. pip install pywin32-ctypes

2. pip install PyInstaller

3. pip install https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/archive/develop.tar.gz

打包程式

在打包前確保你的整個程式程式碼只需要執行一個python檔案即可呼叫，並對該python檔案進行打包：（這個步驟可以檢視pyinstaller，更多引數的含義）

pyinstaller -F xx.py

會生成dist/build/xx.spec3個新檔案，dist目錄下的exe即為打包後的exe檔案：

將xx.spec和build檔案都刪除，把dist下的xx.exe放到與xx.py同級目錄下。

拷貝整個工程程式碼檔案到其他機器上，雙擊exe檔案即可執行。（這裡把這個exe拿出來放在任意位置雙擊就可以運行了，好像是打包時候把這些依賴項都打包進去了，最後的exe檔案特別大。）

關於這個打包問題：

1、自己打包的cpu環境相對容易打包，並且放在其他電腦（沒有配置過深度學習環境）上也可以執行，就是預測速度很慢。

2、GPU環境的話，目前在自己電腦上可以，還沒試那些沒有環境的電腦，估計是不太行的。

參考文件

[1]python打包成exe 可執行檔案 。教程

[2]Python PyInstaller安裝和使用教程（詳解版）