在ubuntu系统上用pyinstaller打包yolov5项目代码

news2024/9/29 21:26:38

conda create -n pyinstaller python=3.8
conda activate pyinstaller 

pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.0+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install pyyaml numpy opencv-python matplotlib scipy tqdm pandas seaborn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyinstaller -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

cd yolov5

最后，下载weights（链接：https://pan.baidu.com/s/1uVa5eylGETYN0tUB2adjcQ
提取码：ruwf），这里我将yolov5s.pt下载到./yolov5/weights。自己将一张图片test.png放到项目地址./yolov5中，然后执行以下命令测试下，一般是没问题的

python detect.py --source test.png --weights weights/yolov5s.pt

2. pyinstaller打包

pyinstaller命令需要在目标python代码detect.py所在目录./yolov5中执行。这里，我们分为两步，第一步为生成spec文件，第二步为修改spec文件参数，重新生成二进制文件。

2.1. 生成并修改spec文件

执行如下命令

cd yolov5 

pyinstaller -D detect.py

生成的spec文件detect.spec位于目录yolov5中，下一步对detect.spec进行修改，主要是指定外部库、指定外部资源。

这里spec文件参数含义可以参考博客《【python第三方库】pyinstaller使用教程及spec资源文件介绍》以及博客《pyinstaller spec文件详解》，这里我对我们需要修改的参数进行介绍。

Analysis里面的scripts参数，如下图

这里的scripts参数为.py文件列表，默认是目标python代码detect.py，不需要写多个python代码。
Analysis里面的pathex参数，如下图

这里的pathex参数为文件夹列表，当空的时候，默认为目标python代码detect.py所在的目录./yolov5的绝对地址；这里通常添加自定义库所在目录地址。因为yolov5项目所需要的自定义库utils位于./yolov5中，所以这里pathex参数默认即可。
Analysis里面的datas参数，如下图

这里的datas参数为资源目录/资源的列表，当有非python代码之外的其他资源时，如图片/图片目录、数据库/数据库目录、配置/配置目录、权重文件/权重文件目录等，需要在这里写明。比如权重文件yolov5s.pt，存放于./yolov5/weights目录下，这里的根目录为./yolov5；实际二进制文件运行的根目录为./yolov5/dist/detect，因此需要在该根目录下复制weights。
Analysis里面的hiddenimports参数，如下图

这里的hiddenimports参数为第三方库名称列表。当报错ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'，即第三方库无法import时，将module名增加到列表中。

最后完整的detect.spec文件如下，

# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-


block_cipher = None


a = Analysis(
    ['detect.py'],
    pathex=[],
    binaries=[],
    datas=[('models','./models'), ('weights', './weights'), ('data', './data')],
    hiddenimports=['utils', 'utils.autoanchor'],
    hookspath=[],
    hooksconfig={},
    runtime_hooks=[],
    excludes=[],
    win_no_prefer_redirects=False,
    win_private_assemblies=False,
    cipher=block_cipher,
    noarchive=False,
)
pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)

exe = EXE(
    pyz,
    a.scripts,
    [],
    exclude_binaries=True,
    name='detect',
    debug=False,
    bootloader_ignore_signals=False,
    strip=False,
    upx=True,
    console=True,
    disable_windowed_traceback=False,
    argv_emulation=False,
    target_arch=None,
    codesign_identity=None,
    entitlements_file=None,
)
coll = COLLECT(
    exe,
    a.binaries,
    a.zipfiles,
    a.datas,
    strip=False,
    upx=True,
    upx_exclude=[],
    name='detect',
)

2.2. 重新生成二进制文件

修改好detect.spec后，重新生成二进制文件，如下

pyinstaller detect.spec

生成过程中会提示是和删除原有./yolov5/dist/detect目录下的所有文件，直接输入y即可，如下图
在这里插入图片描述
如无意外，很快可以看到成功完成。

生成的二进制文件所在目录为yolov5/dist/detect。

3. 测试

这里，退出python环境，然后执行二进制文件，如下

conda deactivate pyinstaller

cd dist/detect

./detect --source ../../test.png --weights weights/yolov5s.pt

这里，测试结果位于yolov5/dist/detect/runs中。

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