可以帮我写python程序转为exe文件的代码嘛

当然可以。下面是使用PyInstaller库将Python程序转换为.exe文件的示例代码。

# 导入PyInstaller库
import os
import PyInstaller.__main__

# 设置文件路径
file_path = "example.py"

# 打包exe文件
PyInstaller.__main__.run([
    '--name=%s' % "example", # 指定生成的exe文件名称
    '--onefile', # 生成单个exe文件
    file_path # 要打包的Python脚本路径
])

# 删除多余文件
os.unlink("example.spec") # 删除打包配置文件
os.rename("dist/example.exe", "example.exe") # 将生成的exe文件重命名并移动到当前目录下
os.rmdir("build") # 删除生成的build文件夹
os.rmdir("__pycache__") # 删除生成的__pycache__文件夹

你只需要将上述代码中的`file_path`变量设置为你要转换为.exe文件的Python脚本的路径，然后运行这段代码即可将Python脚本转换为.exe文件。在这个例子中，我们将生成的.exe文件命名为`example.exe`。

相关问题

能帮我写一下python程序转为exe文件的代码么

当然可以，以下是将Python脚本转换为可执行文件（exe）的示例代码：

# 导入相关库
from cx_Freeze import setup, Executable

# 设置参数
setup(
    name = "MyPythonProgram", # 程序名称
    version = "1.0", # 程序版本号
    description = "My Python Program Description", # 程序描述
    executables = [Executable("main.py")] # 需要打包的Python脚本，可以有多个
)

其中，`cx_Freeze` 是一种 Python 的第三方库，它可以将 Python 脚本打包成可执行文件。

在上述代码中，我们使用 `setup` 函数来设置程序的名称、版本号、描述以及需要打包的 Python 脚本。 `Executable` 函数则是指定 Python 脚本的入口。

将以上代码保存为 `setup.py` 文件，然后在命令行中使用如下命令将程序打包：

python setup.py build

执行这个命令后，cx_Freeze 会自动将指定的 Python 脚本以及相关依赖打包为一个可执行文件。打包完成后，可执行文件位于 `./build/exe.win-amd64-3.6` 目录下（注：这里的路径是根据我的环境自动生成的，具体路径可能会不同）。

希望以上代码对你有所帮助。

帮我写一个python程序，使用tensorrt将onnx转为engine的完整代码

在Python中，使用TensorRT（Tensor RT）将ONNX模型转换为执行引擎需要安装`onnx-tensorrt`库，并且需要ONNX和原模型文件作为输入。下面是一个简单的示例代码片段，展示如何进行转换：

import tensorrt as trt
from tensorrt.parsers import uffparser

# 定义模型路径
model_file = 'path_to_your_onnx_model.onnx'

# 使用UFF解析器加载ONNX模型
uff_network = uffparser.parse(model_file)

# 创建TensorRT创建配置
config = trt.Builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30  # 设置最大工作区大小（MB）

# 配置优化级别，通常使用默认
profile = trt.Builder.create_optimization_profile()
inputs = [(uff_network.input[0].name, (1, uff_network.input[0].shape[2], uff_network.input[0].shape[3]))]  # 指定输入维度
outputs = [(uff_network.output[0].name, uff_network.output[0].shape)]  # 指定输出维度
profile.set_shape(inputs, [1, 3, 224, 224])  # 添加一个典型输入形状用于优化
profile.set_shape(outputs, [1, 1000])  # 如果有分类输出，设置类别数
config.add_optimization_profile(profile)

# 创建TensorRT引擎
with trt.Builder(config) as builder, builder.create_network() as network, trt.UffParser() as parser:
    if not parser.parse(uff_network, network):
        print(f"Failed to parse UFF file: {model_file}")
    engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 检查是否构建成功
if engine is None:
    print("Failed to build the engine")
else:
    print("Engine built successfully")

# 保存引擎到文件
with open('output.engine', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())