【创建一个YOLO免环境训练包】

很高兴能帮助你创建一个YOLO免环境训练包。下面是一个详细的教程，包含操作步骤和示例代码。

核心思路：

1. 使用PyTorch预编译版本: 利用PyTorch官方提供的预编译包，它包含了CUDA动态库，从而避免了用户单独安装CUDA Toolkit。
2. 选择合适的YOLO代码: 确保你使用的YOLO代码库支持PyTorch，并且结构清晰，方便打包。
3. 使用PyInstaller打包: 配置PyInstaller正确地将PyTorch、YOLO代码和必要的动态链接库打包成一个可执行文件。
4. 处理动态链接库: 关键在于告诉PyInstaller哪些动态链接库是PyTorch依赖的，需要包含进最终的可执行文件中。

教程步骤：

第一步：准备开发环境

1. 安装Python: 确保你的系统上安装了Python 3.8 或更高版本。建议创建一个新的虚拟环境来管理项目依赖。

   # 创建虚拟环境 (可选)
   python -m venv yolo_env
   # 激活虚拟环境 (Windows)
   yolo_env\Scripts\activate
   # 激活虚拟环境 (macOS/Linux)
   source yolo_env/bin/activate
   

2. 安装PyTorch预编译版本: 根据你的操作系统和CUDA版本选择合适的PyTorch预编译包。由于你希望免环境运行，我们假设目标机器上可能没有特定的CUDA驱动版本，因此选择包含最广泛兼容性的版本。通常，最新的稳定版本会包含较新的CUDA动态库。

   访问 PyTorch 官方网站 (https://pytorch.org/get-started/locally/)，选择你的操作系统、Package 为 pip，Language 为 Python，Compute Platform 选择你希望支持的 CUDA 版本（例如，如果目标机器可能有较旧的显卡，可以选择一个相对较旧但仍然广泛支持的版本）。复制对应的 pip install 命令并在你的虚拟环境中运行。

   例如，安装支持 CUDA 11.8 的 PyTorch 预编译版本：

   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   

   如果你希望支持更新的 CUDA 版本，可以替换 cu118 为 cu121 等。请注意，选择过新的 CUDA 版本可能会导致在旧显卡上无法运行。

3. 安装YOLO代码库和依赖: 选择一个你熟悉的基于 PyTorch 的 YOLO 代码库。例如，你可以选择 Ultralytics 的 YOLOv5 或 YOLOv8。这里以 YOLOv8 为例：

   pip install ultralytics
   

   根据你选择的 YOLO 代码库，可能还需要安装其他依赖。请参考该代码库的官方文档。

4. 安装PyInstaller:

   pip install pyinstaller
   

第二步：准备YOLO代码

1. 创建YOLO项目文件夹: 创建一个文件夹，用于存放你的YOLO代码和相关文件。例如，命名为 yolo_standalone.

2. 将YOLO代码放入项目文件夹: 将你选择的 YOLO 代码库的相关脚本（例如，用于训练、验证、推理的 Python 文件）复制到 yolo_standalone 文件夹中。

3. 创建主入口脚本: 创建一个 Python 脚本作为你的应用程序的入口点，例如 main.py。在这个脚本中，你需要导入并调用 YOLO 代码库中的相应函数来执行训练或其他操作。

   示例 main.py (基于 Ultralytics YOLOv8):

   from ultralytics import YOLO
   
   def train_model(data_path, epochs=100):
       # 加载预训练模型
       model = YOLO('yolov8n.pt')  # 你可以选择其他模型
   
       # 训练模型
       results = model.train(data=data_path, epochs=epochs)
       return results
   
   def main():
       data_path = 'coco128.yaml'  # 你的数据集配置文件
       epochs = 5  # 示例训练轮数
       print(f"开始使用数据集 {data_path} 训练模型，共 {epochs} 轮...")
       train_results = train_model(data_path, epochs)
       print("训练完成！")
       print(train_results)
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   

   确保你的数据集配置文件（例如 coco128.yaml）也在 yolo_standalone 文件夹中，或者在你的代码中指定正确的路径。

第三步：配置PyInstaller

你需要创建一个 PyInstaller 的 spec 文件来告诉 PyInstaller 如何打包你的应用程序。

1. 生成 spec 文件: 在你的 yolo_standalone 文件夹中打开命令行或终端，运行以下命令：

   pyi-makespec main.py --onefile --windowed
   

   • main.py: 你的主入口脚本。
   • --onefile: 将所有内容打包成一个单独的可执行文件。
   • --windowed: 如果你的应用程序有图形界面，可以使用这个选项来创建无控制台窗口的应用程序。对于命令行工具，可以省略此选项。

   这会生成一个名为 main.spec 的文件。

2. 编辑 spec 文件: 打开 main.spec 文件，你需要修改它以包含 PyTorch 相关的动态链接库。找到 a.binaries 部分，你需要添加 PyTorch 和 CUDA 相关的 DLL 文件。

   如何找到 PyTorch 和 CUDA 相关的 DLL 文件？

   在你的虚拟环境中，PyTorch 的库通常安装在 your_virtual_env_path\Lib\site-packages\torch 目录下。CUDA 相关的 DLL 文件通常在 your_virtual_env_path\Lib\site-packages\torch\lib 目录下。

   你需要将这些目录下的 .dll 和 .pyd 文件添加到 a.binaries 中。你可以使用 Python 代码来辅助查找这些文件。

   示例 Python 代码 (在虚拟环境中运行):

   import torch
   import os
   
   torch_dir = os.path.dirname(torch.__file__)
   torch_lib_dir = os.path.join(torch_dir, 'lib')
   
   print("PyTorch 目录:", torch_dir)
   print("PyTorch 库目录:", torch_lib_dir)
   
   # 列出 torch 目录下的 .dll 和 .pyd 文件
   torch_binaries = [(os.path.join(torch_dir, f), '.') for f in os.listdir(torch_dir) if f.endswith(('.dll', '.pyd'))]
   print("\nPyTorch 目录下的二进制文件:")
   for binary in torch_binaries:
       print(binary[0])
   
   # 列出 torch\lib 目录下的 .dll 文件
   torch_lib_binaries = [(os.path.join(torch_lib_dir, f), 'torch\\lib') for f in os.listdir(torch_lib_dir) if f.endswith('.dll')]
   print("\nPyTorch 库目录下的 DLL 文件:")
   for binary in torch_lib_binaries:
       print(binary[0])
   
   # 列出 CUDA 相关的 DLL 文件 (可能在 torch\lib 或其他子目录下)
   cuda_related_files = []
   for root, _, files in os.walk(torch_lib_dir):
       for file in files:
           if file.lower().startswith(('cudart', 'cublas', 'cufft', 'cusolver', 'cusparse', 'nvcuda')):
               cuda_related_files.append((os.path.join(root, file), os.path.relpath(root, torch_dir)))
   
   print("\nCUDA 相关 DLL 文件:")
   for file in cuda_related_files:
       print(file[0], "->", file[1])
   

   运行这段代码，你会得到 PyTorch 和 CUDA 相关的 DLL 文件路径。将这些文件路径添加到你的 main.spec 文件中的 a.binaries 部分。

   修改后的 main.spec 文件示例 (仅为说明，你需要根据你的实际路径进行修改):

   # -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
   
   block_cipher = None
   
   
   a = Analysis(
       ['main.py'],
       pathex=[],
       binaries=[
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\_C.cp311-win_amd64.pyd', '.'),
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\_dlpack.cp311-win_amd64.pyd', '.'),
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\_pytree.pyd', '.'),
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\lib\\c10.dll', 'torch\\lib'),
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\lib\\c10_cuda.dll', 'torch\\lib'),
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\lib\\torch_cpu.dll', 'torch\\lib'),
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\lib\\torch_cuda.dll', 'torch\\lib'),
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\lib\\cudart64_11.dll', 'torch\\lib'), # 示例 CUDA DLL
           ('your_virtual_env_path\\Lib\\site-packages\\torch\\lib\\cublas64_11.dll', 'torch\\lib'), # 示例 CUDA DLL
           # ... 添加更多 PyTorch 和 CUDA 相关的 DLL 文件
       ],
       datas=[
           ('coco128.yaml', '.'), # 包含你的数据集配置文件
           # ... 如果你的 YOLO 代码依赖其他数据文件，也需要添加
       ],
       hiddenimports=['ultralytics'], # 显式导入 YOLO 库
       hookspath=[],
       runtime_hooks=[],
       excludes=[],
       win_no_prefer_redirects=False,
       win_private_assemblies=False,
       cipher=block_cipher,
       noarchive=False,
   )
   pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)
   
   exe = EXE(
       pyz,
       a.scripts,
       a.binaries,
       a.zipfiles,
       a.datas,
       [],
       name='yolo', # 输出的可执行文件名
       debug=False,
       bootloader_ignore_signals=False,
       strip=False,
       upx=True,
       upx_exclude=[],
       runtime_tmpdir=None,
       console=True, # 如果是命令行应用，保持 True
       windowed=True, # 如果是 GUI 应用，设置为 True
   )
   

   关键点：

   • 将你在 Python 代码中使用的所有数据文件（例如，数据集配置文件、预训练模型权重等）添加到 a.datas 部分。
   • 如果 PyInstaller 没有自动检测到你的 YOLO 库，你需要将其添加到 hiddenimports 中。
   • console=True 表示生成带控制台窗口的应用程序，console=False 或 windowed=True 表示生成无控制台窗口的应用程序。根据你的需求选择。

第四步：构建可执行文件

1. 在你的 yolo_standalone 文件夹中打开命令行或终端，运行以下命令：

   pyinstaller main.spec
   

   PyInstaller 将会开始打包你的应用程序。这个过程可能需要一些时间。

2. 构建完成后，你会在 yolo_standalone 文件夹下找到一个 dist 文件夹。如果你的 spec 文件中使用了 --onefile 选项，那么你的可执行文件 yolo.exe 将会直接在 dist 文件夹中。

第五步：测试可执行文件

1. 将 dist 文件夹（或者 dist 文件夹中的 yolo.exe 文件，如果使用了 --onefile）复制到一个没有安装 Python、PyTorch 和 CUDA Toolkit 的干净 Windows 机器上。

2. 打开命令提示符或 PowerShell，导航到包含 yolo.exe 的文件夹，然后运行它：

   cd dist
   yolo.exe
   

   或者，如果使用了 --onefile：

   cd dist
   yolo.exe
   

   检查应用程序是否能够正常运行，并且能够执行你的 YOLO 训练或其他操作。如果遇到任何错误，你需要回到前面的步骤，检查你的 spec 文件是否配置正确，是否包含了所有必要的依赖。

第六步：使用说明

创建一个简单的 README.txt 文件，包含如何使用你的 yolo.exe 应用程序的说明。例如：

YOLO 免环境训练包

本程序用于执行 YOLO 模型训练。

使用方法：

1. 将 yolo.exe 文件复制到你的目标机器上。
2. 确保数据集配置文件（例如 coco128.yaml）与 yolo.exe 在同一目录下，或者在程序运行时指定正确的路径。
3. 打开命令提示符或 PowerShell，导航到 yolo.exe 所在的目录。
4. 运行命令：yolo.exe

程序将会开始执行 YOLO 模型的训练，训练结果将会显示在控制台中。

注意：
- 本程序基于 PyTorch 预编译版本，无需单独安装 CUDA Toolkit。
- 首次运行可能需要一些时间来加载必要的库。

注意事项和常见问题：

• 动态链接库缺失: 如果你在目标机器上运行 yolo.exe 时遇到关于 DLL 文件缺失的错误，你需要回到 spec 文件中，仔细检查是否遗漏了相关的 PyTorch 或 CUDA 动态链接库。
• 数据文件路径: 确保你的代码中处理数据文件（例如数据集配置文件、预训练模型权重）的路径是正确的。在打包后的应用程序中，相对路径是相对于可执行文件所在的目录。
• PyTorch 版本兼容性: 确保你选择的 PyTorch 预编译版本与你的 YOLO 代码库兼容。
• 文件大小: 打包后的可执行文件可能会比较大，因为它包含了整个 PyTorch 库和相关的 CUDA 动态链接库。这是使用预编译版本带来的不可避免的缺点。
• 目标机器兼容性: 虽然预编译版本包含了 CUDA 动态库，但目标机器仍然需要安装与这些动态库兼容的 NVIDIA 驱动程序。如果目标机器上没有安装 NVIDIA 显卡或驱动程序，那么涉及 GPU 计算的部分将无法运行（PyTorch 会尝试回退到 CPU 计算，但性能会大幅下降）。
• 显式导入: 有时候 PyInstaller 可能无法自动检测到所有需要导入的模块。如果在运行时遇到 ModuleNotFoundError，你需要将缺失的模块添加到 spec 文件中的 hiddenimports 列表中。

如果你需要保持原装命令

为了让打包出的 yolo.exe 能够接收和处理命令行参数，我们需要修改 main.py 脚本来使用 argparse 模块。下面是修改后的教程和代码：

第二步：准备YOLO代码 (修改)

1. 创建YOLO项目文件夹: (保持不变)

2. 将YOLO代码放入项目文件夹: (保持不变)

3. 创建主入口脚本: 修改 main.py 文件以处理命令行参数。

   修改后的 main.py (基于 Ultralytics YOLOv8):

   import argparse
   from ultralytics import YOLO
   
   def train_model(model_path, data_path, epochs, imgsz, batch):
       # 加载预训练模型
       model = YOLO(model_path)
   
       # 训练模型
       results = model.train(data=data_path, epochs=epochs, imgsz=imgsz, batch=batch)
       return results
   
   def main():
       parser = argparse.ArgumentParser(description="YOLO Training Script")
       parser.add_argument("mode", choices=['train'], help="Operating mode: train")
       parser.add_argument("--model", required=True, help="Path to the model file (e.g., yolov8n.pt)")
       parser.add_argument("--data", required=True, help="Path to the data YAML file (e.g., coco128.yaml)")
       parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="Number of training epochs")
       parser.add_argument("--imgsz", type=int, default=640, help="Image size for training")
       parser.add_argument("--batch", type=int, default=16, help="Batch size for training")
   
       args = parser.parse_args()
   
       if args.mode == 'train':
           print(f"开始使用模型 {args.model} 和数据集 {args.data} 训练模型，共 {args.epochs} 轮，图像尺寸 {args.imgsz}，批次大小 {args.batch}...")
           train_results = train_model(args.model, args.data, args.epochs, args.imgsz, args.batch)
           print("训练完成！")
           print(train_results)
   
   if __name__ == "__main__":
       main()
   

   代码解释:

   • 我们导入了 argparse 模块来处理命令行参数。
   • ArgumentParser 用于创建一个参数解析器，并描述程序的用途。
   • add_argument 方法用于定义程序可以接受的参数：
     • mode: 必需参数，指定操作模式，这里我们只支持 train。
     • --model: 必需参数，模型文件路径。
     • --data: 必需参数，数据集 YAML 文件路径。
     • --epochs: 可选参数，训练轮数，默认为 100。
     • --imgsz: 可选参数，图像尺寸，默认为 640。
     • --batch: 可选参数，批次大小，默认为 16。
   • parser.parse_args() 解析命令行中传递的参数。
   • 我们根据解析到的参数调用 train_model 函数。

第三步：配置PyInstaller

你之前生成的 main.spec 文件应该仍然适用，因为我们只是修改了 main.py 的内部逻辑，没有改变需要打包的依赖。如果你还没有生成 main.spec 文件，请按照之前的步骤生成：

pyi-makespec main.py --onefile --windowed

然后，务必检查并根据你的实际情况修改 main.spec 文件，确保包含了 PyTorch 相关的动态链接库、数据文件和 hiddenimports。

第五步：测试可执行文件 (修改)

1. 将 dist 文件夹（或者 dist 文件夹中的 yolo.exe 文件）复制到一个没有安装 Python、PyTorch 和 CUDA Toolkit 的干净 Windows 机器上。

2. 打开命令提示符或 PowerShell，导航到包含 yolo.exe 的文件夹。现在，你可以使用以下格式运行 yolo.exe 并传递参数：

   cd dist
   yolo.exe train --model yolov8n.pt --data coco128.yaml --epochs 5 --imgsz 320 --batch 8
   

   或者，如果你的数据集配置文件 coco128.yaml 和模型文件 yolov8n.pt 与 yolo.exe 在同一目录下，你可以直接使用相对路径。

   确保将 、、、 和 替换为你实际的值。

   例如：

   cd dist
   yolo.exe train --model yolov8n.pt --data coco128.yaml --epochs 10 --imgsz 416 --batch 16
   

   检查应用程序是否能够正确解析命令行参数并开始训练。

第六步：使用说明 (修改)

修改你的 README.txt 文件，以反映新的命令行参数使用方式：

YOLO 免环境训练包

本程序用于执行 YOLO 模型训练。

使用方法：

1. 将 yolo.exe 文件复制到你的目标机器上。
2. 确保你的模型文件（例如 yolov8n.pt）和数据集配置文件（例如 coco128.yaml）与 yolo.exe 在同一目录下，或者在运行命令时指定正确的完整路径。
3. 打开命令提示符或 PowerShell，导航到 yolo.exe 所在的目录。
4. 运行命令，格式如下：

   ```bash
   yolo.exe train --model <模型文件路径> --data <数据集配置文件路径> --epochs <训练轮数> --imgsz <图像尺寸> --batch <批次大小>

例如：

yolo.exe train --model yolov8n.pt --data coco128.yaml --epochs 10 --imgsz 416 --batch 16

• <模型文件路径>: YOLO 模型文件的路径 (例如 yolov8n.pt)。
• <数据集配置文件路径>: 数据集 YAML 文件的路径 (例如 coco128.yaml)。
• <训练轮数>: 可选，训练的轮数，默认为 100。
• <图像尺寸>: 可选，训练的图像尺寸，默认为 640。
• <批次大小>: 可选，训练的批次大小，默认为 16。

程序将会开始执行 YOLO 模型的训练，训练结果将会显示在控制台中。

注意：

• 本程序基于 PyTorch 预编译版本，无需单独安装 CUDA Toolkit。
• 首次运行可能需要一些时间来加载必要的库。

通过以上修改，你的 yolo.exe 应用程序现在应该能够接收并处理命令行参数，从而更加灵活地进行 YOLO 模型训练。