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最近做的一个课设，是 CV 领域的深度学习的模型做出来的一个 QT 工程。就是除了基本的 opencv 实现打开图片、视频，图像放大的功能以外，还有个用训练出来的模型做一个图像处理的功能。
模型文件（一百多 M ，别人训练直接拿来用的）和用的 torch 与 torch vision 库都挺大的，整个项目体积主要就是 pth 模型文件的那一百多 M 。
用 python 的 pyinstaller 打包编译程序打包出来 5 个 G ，简单的功能打开图片啥的没啥问题，运行正常，但是一旦点深度学习功能的按钮，立刻闪退。
请问这个问题怎么解决？以及如何打包体积比较小？
模型文件（一百多 M ，别人训练直接拿来用的）和用的 torch 与 torch vision 库都挺大的，整个项目体积主要就是 pth 模型文件的那一百多 M 。
用 python 的 pyinstaller 打包编译程序打包出来 5 个 G ，简单的功能打开图片啥的没啥问题，运行正常，但是一旦点深度学习功能的按钮，立刻闪退。
请问这个问题怎么解决？以及如何打包体积比较小？
 | 1 NessajCN 2024-05-17 13:11:52 +08:00 运行脚本里加上判断依赖是否存在，否则就下载安装 或者手写 requirements.txt 让人自己去下依赖 |
 | 2 wanei 2024-05-17 13:20:50 +08:00 直接将 python 及项目依赖都打包在一起，课设只要正常运行就行了 |
 | 3 zyx199199 2024-05-17 15:00:02 +08:00 1. 你打包时应该没有创建独立的 python 运行环境。需要创建一个独立的 python 运行环境，然后安装你的项目依赖库再打包 2. pysinstaller 可以手动指定哪些依赖库要打包的，建议完全手动指定，它的自动查询依赖的机制并不完善 3. 理论上而言，训练好的模型只是要使用的话，是不需要 pytorch/tensorflow 的。不过可能要对模型做一些转换，这一点我不是非常确定 4. 正常情况下，一个 pyqt 项目，没啥大的依赖库，打包后大概是 100 M 。用一些技巧压缩，大概能压缩到几十 M 。 |
| 4 zyx199199 2024-05-17 15:05:49 +08:00 5. 你的闪退问题，肯定是 pytorch 没有打包进去导致的。pyinstaller 打包时有个参数（参数值忘了，可以在官网查一下），作用是运行程序时同时展示一个命令行窗口，一旦程序报错闪退，命令行窗口内会显示报错信息 |
 | 5 MerhanLee OP |
 | 6 Lychee0 2024-05-17 21:21:10 +08:00 via Android 推理代码还是和 ui 分离开来比较好哈 打包 torch 库必然体积爆炸啊，会写 C++就找个符合你需求的推理框架部署下吧（用 libtorch 也行）；会 rust 看看 candle? |
| 7 Lychee0 2024-05-17 21:23:25 +08:00 via Android 只会 py 那就 onnx 了，打包出来应该不算大 |
 | 8 MiketsuSmasher 2024-05-19 03:18:55 +08:00 把你训练的模型拆分出来，把项目代码改成加载外部模型的模式，但把项目和数据捆绑起来分发 |
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