执行python打包的exe报错ImportError:Microsoft Visual C++Redistributable for Visual Studio 2019 not installed

原创 已于 2024-03-29 09:37:20 修改 · 598 阅读 · 0 ·
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#python #microsoft #c++

于 2024-03-29 09:36:43 首次发布
文章讲述了用户在将Python程序打包成exe后，在不同电脑上运行时遇到ImportError，原因在于缺少MicrosoftVisualC++Redistributable。解决方案是下载并安装对应版本的VC_redist.x64.exe。

执行python打包的exe报错ImportError:Microsoft Visual C++Redistributable for Visual Studio 2019 not installed on the machine

问题描述

在自己电脑上用pyinstaller 打包好python程序为可执行程序exe，在自己电脑上可以正常运行exe程序，但是换一台电脑就无法运行，并报错误，如下图所示
在这里插入图片描述

解决方案：

在网上找“VC_redist.x64.exe”直接安装就可以解决了

Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019
09-16
这个完全免费的软件，有些软件必须有这个才能运行，无任何版权问题。 也可以直接去微软网站下载链接： https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/
ImportError: Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 not installed on the machin
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含有ddddocr模块的项目使用pyinstaller 打包后报错 ImportError: Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 not installed on the machine. 解决方案：安装Microsoft Visual C++ Redistributable 2019 Microsoft Visual C++ Redistributable 2019x86下载地址 Microsoft Visual C++
paddle中import onnxruntime报错缺失Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 not install
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import onnxruntime 报错ImportError: Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 not installed on the machine. Traceback (most recent call last): File “D:/Wanggan_Project/tensorflow/study_test/paddle_steel/file_save_load.py”, line 7, in impor
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【免费下载】 Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 资源文件
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Microsoft Visual C ++ 2019 Redistributable Package
helloasimo的博客
03-30 1万+
virtualbox ;Microsoft Visual C ++ 2019 Redistributable Package
Traceback (most recent call last): File "E:\tensflowcode\GoogLeNet-Inception-master\GoogLeNet-Inception-master\examples\inception_pretrained.py", line 11, in <module> import tensorflow as tf File "E:\tensflowcode\GoogLeNet-Inception-master\.goog\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 37, in <module> from tensorflow.python.tools import module_util as _module_util File "E:\tensflowcode\GoogLeNet-Inception-master\.goog\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 36, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow as _pywrap_tensorflow File "E:\tensflowcode\GoogLeNet-Inception-master\.goog\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 26, in <module> self_check.preload_check() File "E:\tensflowcode\GoogLeNet-Inception-master\.goog\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py", line 50, in preload_check raise ImportError( ImportError: Could not find the DLL(s) 'msvcp140_1.dll'. TensorFlow requires that these DLLs be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. You may install these DLLs by downloading "Microsoft C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019" for your platform from this URL: https://support.microsoft.com/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads ????最简单的解决方法
07-30
用户需要从微软官方下载并安装“Microsoft C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019”[^4]。对于64位操作系统，应下载`vc_redist.x64.exe`，而对于32位系统，则应选择`vc_redist.x86.exe`。下载...
Traceback (most recent call last): File "C:\Cows\LSTM+Attention\model\predict.py", line 3, in <module> import tensorflow as tf File "C:\Program Files\Python311\Lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 40, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow as _pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Program Files\Python311\Lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 37, in <module> self_check.preload_check() File "C:\Program Files\Python311\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform\self_check.py", line 50, in preload_check raise ImportError( ImportError: Could not find the DLL(s) 'msvcp140.dll or msvcp140_1.dll'. TensorFlow requires that these DLLs be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. You may install these DLLs by downloading "Microsoft C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019" for your platform from this URL: https://support.microsoft.com/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads
05-15
当在 Windows 环境下安装并运行 TensorFlow 时，如果遇到 `ImportError` 提示缺失文件如 `msvcp140.dll` 或 `msvcp140_1.dll`，这通常是因为系统未正确安装 Microsoft Visual C++ Redistributable 的必要组件[^1]。...
"Unable to import required dependencies:\n" + "\n".join(missing_dependencies) ImportError: Unable to import required dependencies: numpy: IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE! Importing the numpy C-extensions failed. This error can happen for many reasons, often due to issues with your setup or how NumPy was installed. We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at: https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html Please note and check the following: * The Python version is: Python3.7 from "D:\anaconda3\envs\tf_cpu\python.exe" * The NumPy version is: "1.21.5" and make sure that they are the versions you expect. Please carefully study the documentation linked above for further help. Original error was: DLL load failed: 找不到指定的模块。
08-05
- [Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017, 2019, and 2022](https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170) 5. **使用 Conda 管理环境（推荐）**...
Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2013, 2015, 2017 and 2019
11-14
1. Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013 2. Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2015
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Windows X86机器可用，Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable，Visual C++ Redistributable Package 安装 Visual C++ 库的运行时组件，这些组件是在未安装 Visual Studio 2019 的计算机上运行使用 Visual Studio 2019 开发的应用程序所必需的。这些包将安装 C 运行时 (CRT)、标准 C++、ATL、MFC、C++ AMP 和 OpenMP 库的运行时组件
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03-01 3283
python安装某些包的时候，像使用pip安装的时候，要求下载安装Visual C++ Redistributable 2019，上面是网址的。
提示缺少Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable Package (x64)（下载）
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第四步：可能提示需要重启电脑才能生效。第一步：点开链接，找到下图所示的东西。第二步：点击保存下载。第三步：双击运行安装。
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Visual Studio 2019 C++安装 入门
qq_69605087的博客
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此外，C编译器还将源代码与C库（库中包含大量的标准函数供用户使用，如printf()和scanf()）的代码合并成最终的程序（更精确地说，应该是由一个被称为链接器的程序来链接库函数，但在大多数系统中，编译器运行链接器）。其结果是，生成一个用户可以运行的可执行文件，其中包含着计算机能理解的代码。将来犯错的机会很多。在常见环境（包括Windows命令提示符模式、UNIX终端模式和Linux终端模式）中运行程序要输入可执行文件的文件名，而其他环境可能要运行命令（如，在VAX中的VMS[2]）或一些其他机制。
Python在机器学习中的模型训练
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上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
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