安装PyInstaller的保姆级教程

最新推荐文章于 2025-06-25 22:35:58 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python
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本文指导如何在Windows上安装PyInstaller，包括安装Python3.9，使用pip安装最新版本PyInstaller，以及安装成功的确认方法，特别提到了可能出现的警告提示。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、安装PyInstaller之前首先要安装Python，小编这里安装的是Python3.9，目前（2024/2/6）匹配到的最高版本的PyInstaller的版本为6.3.0。需要安装Python的小伙伴可以去这里安装python详细步骤（超详细，保姆级，一步一图）_python 安装看一下Python的安装方法。

二、开始安装PyInstaller

        1、win+R打开我们的cmd命令窗口

        

        2、输入pip install PyInstaller，会自动为你匹配到当前安装的Python适合的PyInstaller最高版本。      

        3、看到黄色字体WARNING之后，打开Python的安装路径，Python——>Python39这个文件夹中出现一个PyInstaller.exe就说明安装成功！

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raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'D://ultralytics-8.3.50/ultralytics-8.3.50/QA' error [Errno 13] Permission denied: 'D:\\ultralytics-8.3.50\\ultralytics-8.3.50\\QA'
03-18
### 解决 Python 中因权限不足导致加载数据集时发生 `RuntimeError` 的方法 当尝试加载数据集时遇到 `Permission denied` 错误，通常是因为程序试图访问受保护的资源而未获得适当权限。以下是可能的原因及其解决方案： #### 1. 文件或目录缺少执行/读取权限 如果目标文件或脚本本身缺乏必要的权限，则会触发此错误。可以通过修改文件权限来解决问题。 ```bash chmod 777 datax.py ``` 上述命令赋予了 `datax.py` 完全权限（读、写、执行），适用于调试阶段[^1]。然而，在生产环境中应谨慎设置权限，仅授予所需的最低权限级别以保障安全性。 #### 2. Hadoop 集群中的权限问题 在分布式计算场景下，尤其是涉及 Apache Flink 或 HDFS 的应用中，可能会因为用户角色的不同而导致权限冲突。例如，Flink 用户无法向 `/user` 路径写入数据时会出现以下异常： ```plaintext Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException): Permission denied: user=flink, access=WRITE, inode="/user":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x ``` 这表明当前运行作业的用户 (`flink`) 缺少对该路径的写入权限[^2]。可以采取以下措施之一解决该问题： - **调整 HDFS 权限**: 使用管理员账户更改指定目录的权限。 ```bash hdfs dfs -chmod 777 /path/to/directory ``` - **切换至具有权限的用户**: 如果存在其他具备所需权限的角色 (如 `hdfs`)，则考虑改用这些身份提交任务。 #### 3. PyTorch 加载模型权重失败引发的权限错误 对于基于深度学习框架的应用而言，比如 YOLOv5 训练过程中也可能遭遇类似的权限拒绝状况。具体表现为尝试恢复先前保存的状态字典(`state_dict`)却找不到对应的权重组件: ```python d = torch.load(last, map_location='cpu')['opt'] ``` 这种情况下报错的根本原因是前次中断训练后未能妥善关闭相关连接或者清理临时文件所致[^3]。因此建议按照下面方式排查并修正潜在隐患: - 确认所有输入参数均有效无误； - 删除残留缓存项后再重新启动流程； 另外值得注意的是某些操作系统会对特定位置实施额外的安全策略(例如 Windows 上 C:\Program Files\ 下的内容默认受到严格管控), 故最好把工作区迁移到允许自由操作的空间里去. --- ### 提供一段示范代码用于验证修复效果 假设我们正在处理本地存储的数据集，并希望规避任何不必要的许可障碍，那么可以从头构建一个简单的例子来进行测试: ```python import os from torchvision import datasets, transforms def load_dataset(data_dir): transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) try: train_set = datasets.MNIST(root=data_dir, train=True, download=True, transform=transform) test_set = datasets.MNIST(root=data_dir, train=False, download=True, transform=transform) print(f"Dataset loaded successfully from {data_dir}.") except Exception as e: print(f"Failed to load dataset due to error: {e}") if __name__ == "__main__": current_directory = "./datasets" if not os.path.exists(current_directory): os.makedirs(current_directory) os.chmod(current_directory, 0o777) # Ensure directory has proper permissions load_dataset(current_directory) ``` 通过预先创建好存放资料的位置并且设定恰当属性值之后再调用函数即可顺利完成整个过程而不至于再次碰到类似难题。 ---
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