pyinstaller打包项目后运行报错找不到依赖

问题:pyinstaller打包项目后运行报错找不到依赖

  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1027, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1006, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 688, in _load_unlocked
  File "PyInstaller/loader/pyimod02_importers.py", line 450, in exec_module
  File "dbgpt/app/openapi/api_v1/vosk/api_vosk_v1.py", line 11, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1027, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1006, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 688, in _load_unlocked
  File "PyInstaller/loader/pyimod02_importers.py", line 450, in exec_module
  File "vosk/__init__.py", line 36, in <module>
  File "vosk/__init__.py", line 30, in open_dll
OSError: cannot load library '/tmp/_MEIinLUaO/vosk/libvosk.so': /tmp/_MEIinLUaO/vosk/libvosk.so: cannot open shared object file: No such file or directory

step1:

pip show vosk(你报错的依赖)
在返回的路径中找到依赖中是否有报错的文件,如果不存在卸载重新安装

step2:

项目根目录。*.spec文件中binaries参数中添加(‘依赖路径’,‘./vosk’)

‘/tmp/_MEIinLUaO/vosk/libvosk.so’,因为报错路径是vosk,所以将依赖放到vosk下

<think>好的,用户遇到了PyInstaller打包时因为缺少mkl_intel导致的报错问题,需要解决方案。我需要先回忆一下相关的问题和解决办法。 首先,mkl_intel是Intel Math Kernel Library (MKL)的一部分,很多科学计算库比如NumPy会依赖它。当用PyInstaller打包时,如果依赖的库没有正确包含进去,就会出现缺失的DLL错误,比如mkl_intel_thread.1.dll等。 之前处理过类似的问题,通常有几个解决方法。一种是安装包含MKL的NumPy版本,比如numpy+mkl的轮子文件。用户可能在安装NumPy时没有安装正确的版本,导致打包不到这些DLL。另外,PyInstaller的spec文件可能需要手动添加这些二进制文件。 记得参考中的解决方案提到安装numpy+mkl模块,这应该能解决问题。所以首先建议用户检查当前安装的NumPy版本是否是带有MKL的。如果没有,就卸载现有的,安装numpy+mkl的版本,可以通过第三方源如Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下载。 另外,如果已经安装了正确的NumPy,PyInstaller可能没有自动捕捉到这些DLL文件。这时候需要手动在spec文件中添加这些二进制文件的位置。可以使用--add-binary参数或者在spec文件中修改datas部分,将MKL的DLL包含进去。 还有一种情况是,用户可能在使用Anaconda环境,这时候MKL可能已经安装,但路径不在PyInstaller的搜索范围内。需要检查环境变量或者手动指定路径。 可能还需要用户确认系统位数是否匹配,比如32位和64位的Python和库文件是否一致。如果混用会导致问题。 另外,生成spec文件并修改,然后重新打包可能是更可靠的步骤。需要指导用户如何生成spec文件,添加hiddenimports和binaries,然后运行PyInstaller命令。 总结下来,步骤可能包括:安装正确的numpy+mkl版本,手动添加DLL到打包过程中,确保环境变量正确,以及处理可能的路径问题。需要分步骤说明,确保用户能一步步操作,同时给出验证方法,比如打包后检查dist目录是否有相关DLL。 可能用户会遇到的常见问题包括不到下载链接,或者安装时权限问题,需要提醒用户使用管理员权限或者虚拟环境。此外,可能还需要提示用户更新PyInstaller到最新版本,确保兼容性。 最后,生成相关问题可以帮助用户进一步解决其他可能的打包问题,比如其他DLL缺失,或者优化打包体积等。</think>针对PyInstaller打包时出现`mkl_intel`缺失报错的问题,以下是分步解决方案: --- ### **1. 安装包含MKL的NumPy版本** 多数情况下,该报错是因为当前安装的NumPy未集成Intel MKL库。需卸载原有NumPy并安装`numpy+mkl`版本: ```bash pip uninstall numpy -y pip install numpy==1.22.0 # 从支持MKL的版本中选择(需匹配Python版本和系统位数) ``` - 若官方源无对应版本,可从[Unofficial Windows Binaries](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy)下载`numpy‑1.22.0+mkl‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl`格式文件后本地安装[^1]。 --- ### **2. 手动指定PyInstaller打包路径** 若安装`numpy+mkl`后仍报错,需在打包时显式包含MKL动态链接库: ```bash pyinstaller your_script.py --add-binary "venv/Lib/site-packages/numpy/.libs/*.dll;./numpy/.libs/" ``` - 路径`venv/Lib/site-packages/numpy/.libs/`需替换为实际环境中MKL库的存放位置。 --- ### **3. 修改`.spec`文件(推荐方法)** 生成打包配置文件后,手动添加MKL依赖: 1. 生成`.spec`文件: ```bash pyinstaller --name=your_app your_script.py ``` 2. 修改`.spec`文件: ```python a = Analysis( ... binaries=[('venv/Lib/site-packages/numpy/.libs/*.dll', 'numpy/.libs')], # 添加此行 hiddenimports=['mkl'], # 确保包含mkl ) ``` 3. 重新打包: ```bash pyinstaller your_app.spec ``` --- ### **4. 验证打包结果** 打包完成后,检查输出目录(如`dist/your_app`)中是否包含以下文件: ``` numpy/.libs/ ├── libiomp5md.dll ├── mkl_avx2.2.dll ├── mkl_intel_thread.2.dll └── ... ``` --- ### **补充说明** - **Anaconda用户**:若使用Anaconda环境,需确保`mkl`包已安装: ```bash conda install mkl ``` - **系统位数一致**:Python解释器、NumPy和MKL库的位数(32/64位)必须一致。 ---
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