0 准备工作
- yolov5环境配置完毕
- 安装pyinstaller，命令为
pip install pyinstaller - ps: 为了避免可能的错误，所有操作请在英文路径下进行。
1 修改detect_qt5.py或者相关文件
如果是使用我的检测界面的，应该是修改detect_qt5.py这个文件，其他代码根据自己情况选择。
修改下图中的红色框内的代码，替换为下面两行任意一行即可。
device = torch.device('cuda:0') # gpu版本，只使用gpu
device = torch.device('cpu') #cpu版本，只使用cpu
2 打包exe
# 切换到yolov5根目录，使用这个指令即可
pyinstaller ui_yolov5.py --hidden-import "models.yolo"
如果测试成功，可以加上-w参数，避免显示命令行窗口，更多其他参数请自行了解pyinstaller 相关用法
# -w为不显示命令行窗口（仅在windows有效）
pyinstaller ui_yolov5.py --hidden-import "models.yolo" -w
加包后的目录在
dist/下面，这里因为打包的py文件名字为ui_yolov5.py，故生成的文件夹名字为ui_yolov5，在这个文件夹下可以找到一个叫做ui_yolov5.exe的文件，可以运行。
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此时需要把原先目录中的
data、weights两个文件夹拷贝到dist/ui_yolov5/中。 -
如果一切顺利，那么直接运行
dist/ui_yolov5/ui_yolov5.exe，即可打开，后续教程无需观看。 -
如果出错了，那么继续往后看。
tips：如果双击后一闪而过，可能看不到报错信息，那么打开cmd命令行，切换到这个目录，输入ui_yolov5.exe回车即可运行，并且可以看到报错。
第一个错误：
解决办法： 把
anaconda3\envs\sps\Lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\下的base开头的三个文件复制到打包后dist\ui_yolov5\pandas\_libs\tslibs\文件夹中
如下图所示
- 随后再打开应该可以正常运行。、