当前位置: 首页 > news >正文

Paddle使用pyinstaller打包出错的解决方法

使用PyQt5开发了一个基于paddle ocr的文字识别程序,打包的时候报错了。给大家分享一下解决方法https://juejin.cn/post/7287562282669883451

  • 为了测试paddle模块的打包问题,所以当前demo.py只引用了paddleOCR模块
  • demo.py
from paddleocr import PaddleOCR
def ocr_text(path):try:ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False)text = ocr.ocr(path, cls=True)result = []for t in text[0]:txt = t[1][0]result.append(txt)return resultexcept:passif __name__ == '__main__':ocr_text("./screen.png")
步骤一:显式导入依赖项
  • 显式导入依赖项:在你的demo.py文件中,尝试显式导入项目的依赖项,例如paddle和framework_pb2,有助于帮助pyinstaller正确识别这些依赖项。在demo.py文件的顶部添加以导入语句:
import paddle
from paddle.fluid.proto import framework_pb2
步骤二:pyinstaller的.spec文件中加入–add-data选项
  • 将paddle所需的文件包含进去。通常包括ocr的模型文件和其他依赖项。
  • --add-data选项将本地paddle路径path/to/paddle目录文件添加到生成的可执行文件中,使用;分割,./paddle代表的是生成文件的同级目录下的paddle文件中。
pyinstaller --add-data "path/to/paddle;./paddle" --add-data "path/to/paddleocr;./paddleocr" 
完成程序和打包脚本

demo.py

from paddleocr import PaddleOCR
import paddle  # 新增
from paddle.fluid.proto import framework_pb2  # 新增def ocr_text(path):try:ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, use_gpu=False)text = ocr.ocr(path, cls=True)result = []for t in text[0]:txt = t[1][0]result.append(txt)return resultexcept:passif __name__ == '__main__':ocr_text("./screen.png")
  • 打包处理
    • --add-data添加选项包到程序目录中,-F将生成一个单一的可执行文件。
pyinstaller -F demo.py --add-data "path/to/paddle;./paddle" --add-data "path/to/paddleocr;./paddleocr"

相关文章:

Paddle使用pyinstaller打包出错的解决方法

使用PyQt5开发了一个基于paddle ocr的文字识别程序,打包的时候报错了。给大家分享一下解决方法https://juejin.cn/post/7287562282669883451 为了测试paddle模块的打包问题,所以当前demo.py只引用了paddleOCR模块demo.py from paddleocr import PaddleO…...

【Java acm】特殊输入

input: [[1,2,3 ], [4, 5,6], [7,8]] output: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8]] 思路 按行读入, 然后进行字符串处理, 将其他字符替换为空字符.在split(,) repalceAll(“\s”,“”), 将所有空白字符替换成空字符(包括空格, 制表, 换行等) 代码实现 import java.util.*;publ…...

在Ubuntu 20.04搭建最小实验环境

sudo apt-get -y install --no-install-recommends wget gnupg ca-certificates安装导入GPG公钥所需的依赖包。 sudo wget -O - https://openresty.org/package/pubkey.gpg | sudo apt-key add -导入GPG密钥。 sudo apt-get -y install --no-install-recommends software-p…...

使用uwsgi部署Flask

安装 这里直接使用包管理器提供的版本,不过建议大家使用pip来安装,会少一些坑: (Debian/Ubuntu) apt-get install uwsgi uwsgi-plugin-python3 或使用pip安装: pip3 install uwsgi 试试看 [demo.py] from flask import Flas…...

Android平台实现lottie动画

1、lottie动画简介 Lottie 是一个应用十分广泛动画库,适用于Android、iOS、Web、ReactNative、Windows的库,它解析了用Bodymovin导出为json的Adobe After Effects动画,并在移动和网络上进行了原生渲染。它提供了一套完整得从AE到各个终端的…...

JAVA练习百题之求矩阵对角线之和

题目:求一个3*3矩阵对角线元素之和 程序分析 求一个3x3矩阵的对角线元素之和,我们需要将矩阵的左上到右下以及左下到右上两条对角线上的元素相加。 一个3x3矩阵如下所示: 1 2 3 4 5 6 7 8 9左上到右下的对角线元素和为1 5 9 15&…...

MEM备考打卡

今天是2023.10.9距离考试还有75天 三年前就想考MEM每次总是有各种原因最后选择了放弃,没时间、自制力差、害怕失败。。。。放弃后确还是会想如果自己当时没有放弃是不是就能考上,所以这次不管能不能考上拼搏75天,不能总是停留在想象。加油&a…...

短视频矩阵源码开发部署---技术解析

一、短视频SEO源码搜索技术需要考虑以下几点: 1. 关键词优化:通过研究目标受众的搜索习惯,选择合适的关键词,并在标题、描述、标签等元素中进行优化,提高视频的搜索排名。 2. 内容质量:优质、有吸引力的内…...

百度小程序制作源码 百度引流做关键词排名之技巧

百度作为国内最大的搜索引擎,对于关键词排名和流量获取的策略格外重要,下面给大家分享一个百度小程序制作源码和做百度引流、关键词排名的一些技巧。 移动设备的普及和微信小程序的火热,百度也推出了自己的小程序。百度小程序与微信小程序类…...

【计算机组成 课程笔记】7.3 高速缓存 Cache

课程链接: 计算机组成_北京大学_中国大学MOOC(慕课) 7 - 5 - 705-高速缓存的工作原理(16-00--)_哔哩哔哩_bilibili 在【计算机组成 课程笔记】7.1 存储层次结构概况_Elaine_Bao的博客-CSDN博客中提到,因为CPU和内存的速度差距越来…...

vscode搭建c/c++环境

1. 安装mingw64 2.vscode安装c/c插件,run插件 3.在workspace/.vscode文件夹下新建三个文件: 1)c_cpp_properties.json { "configurations": [ { "name": "Win32", "includePath": [ "${wor…...

macOS Sonoma 14.0(23A344) 正式版带 OpenCore 0.9.6 和 FirPE 三分区镜像

macOS Sonoma 14.0(23A344) 正式版官方镜像百度网盘 请输入提取码 https://www.aliyundrive.com/s/sMUUedQdoiu 提取码 71dzmacOS Sonoma 14.0(23A344) 正式版带 OpenCore 0.9.6 和 FirPE 引导百度网盘 请输入提取码 https://www.123pan.com/s/o6d9-BdMX.html 提取码 5Pc2macO…...

神经网络(MLP多层感知器)

分类 神经网络可以分为多种不同的类型,下面列举一些常见的神经网络类型: 前馈神经网络(Feedforward Neural Network):前馈神经网络是最基本的神经网络类型,也是深度学习中最常见的神经网络类型。它由若干个…...

git与github的交互(文件与文件夹的上传)

git与github的交互(文件与文件夹的上传) 准备:gitHub账号(创建一个新项目)与Git软件的安装 一:开启公钥SSH登录(之前配置过就跳过) 1.安装SSH 在本地新创建文件夹负责装载项目&a…...

Visual Studio常见编译错误记录

错误1:错误(活动)E0020未定义标识符 “sleep” sleep(3000); //将小写sleep改为 Sleep Sleep(3000);错误2:错误 C4996 ‘fopen’: This function or variable may be unsafe. Consider using fopen_s instead. To disable deprecation, use _CRT_SECURE…...

如何应对数据安全四大挑战?亚马逊云科技打出“组合拳”

数字经济时代,数据被公认为继土地、劳动力、资本、 技术之后的又一重要生产要素。对于企业而言,数据则是一切创新与关键决策的根源。 然而,企业在发挥数据资产的商业价值方面,却面临诸多挑战,比如敏感数据识别、跨组织…...

JavaScript——数据类型、类型转换

数据类型 计算机世界中的万事万物都是数据。 计算机程序可以处理大量的数据,为什么要给数据分类? 更加充分和高效的利用内存也更加方便程序员的使用数据 基本数据类型 number 数字型 JavaScript中正数、负数、小数等统一称为number JS是弱数据类型&#xff0…...

C位操作符

目录 一、位操作符 1.位与& 2.位或| 3.位取反~ 4.位异或^ 5.位与,位或,位异或的特点总结 6.左移位《《 右移位 》》 二、位与,位或,位异或在操作寄存器时的特殊作用 1.寄存器操作的要求(特定位改变而不…...

【linux进程(三)】进程有哪些状态?--Linux下常见的三种进程状态

💓博主CSDN主页:杭电码农-NEO💓   ⏩专栏分类:Linux从入门到精通⏪   🚚代码仓库:NEO的学习日记🚚   🌹关注我🫵带你学更多操作系统知识   🔝🔝 Linux进程 1. 前言2. 操作系统…...

numString.charAt(i) - ‘0‘

numString.charAt(i) 表示获取字符串 numString 中第 i 个字符,这里假设该字符是数字 0 到 9 之间的一个字符。 0 是字符常量,表示数字 0 对应的字符。例如,字符 0 转换成数字就是 0,字符 1 转换成数字就是 1,以此类推…...

基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践

分享大纲: 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年,数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段,基于数字孪生的水厂可视化平台的…...

项目部署到Linux上时遇到的错误(Redis,MySQL,无法正确连接,地址占用问题)

Redis无法正确连接 在运行jar包时出现了这样的错误 查询得知问题核心在于Redis连接失败,具体原因是客户端发送了密码认证请求,但Redis服务器未设置密码 1.为Redis设置密码(匹配客户端配置) 步骤: 1).修…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...

Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...

RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill

视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展,机器人仍难以胜任复杂的长时程任务(如家具装配),主要受限于人…...

MacOS下Homebrew国内镜像加速指南(2025最新国内镜像加速)

macos brew国内镜像加速方法 brew install 加速formula.jws.json下载慢加速 🍺 最新版brew安装慢到怀疑人生?别怕,教你轻松起飞! 最近Homebrew更新至最新版,每次执行 brew 命令时都会自动从官方地址 https://formulae.…...

上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式

简介 在我的 QT/C 开发工作中,合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式:工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...

2.3 物理层设备

在这个视频中,我们要学习工作在物理层的两种网络设备,分别是中继器和集线器。首先来看中继器。在计算机网络中两个节点之间,需要通过物理传输媒体或者说物理传输介质进行连接。像同轴电缆、双绞线就是典型的传输介质,假设A节点要给…...

基于开源AI智能名片链动2 + 1模式S2B2C商城小程序的沉浸式体验营销研究

摘要:在消费市场竞争日益激烈的当下,传统体验营销方式存在诸多局限。本文聚焦开源AI智能名片链动2 1模式S2B2C商城小程序,探讨其在沉浸式体验营销中的应用。通过对比传统品鉴、工厂参观等初级体验方式,分析沉浸式体验的优势与价值…...

边缘计算网关提升水产养殖尾水处理的远程运维效率

一、项目背景 随着水产养殖行业的快速发展,养殖尾水的处理成为了一个亟待解决的环保问题。传统的尾水处理方式不仅效率低下,而且难以实现精准监控和管理。为了提升尾水处理的效果和效率,同时降低人力成本,某大型水产养殖企业决定…...