python exe 最小

时间: 2023-07-08 15:52:23 浏览: 73
如果你是指将 Python 代码打包为可执行文件(.exe),那么最小化的方法取决于你使用的工具和打包方式。以下是一些打包工具和最小化的建议: 1. PyInstaller:这是一个流行的打包工具,可以将 Python 代码打包为可执行文件。为了最小化可执行文件的大小,你可以使用以下命令行选项: ``` pyinstaller --onefile --noupx your_script.py ``` `--onefile` 选项会生成一个单独的可执行文件,而 `--noupx` 选项会禁用 `UPX` 压缩,从而减小可执行文件的大小。 2. cx_Freeze:这是另一个打包工具,可以将 Python 代码打包为可执行文件。为了最小化可执行文件的大小,你可以使用以下代码: ```python from cx_Freeze import setup, Executable exe = Executable( script="your_script.py", base="Win32GUI", # 如果你是在 Windows 上运行,可以使用 Win32GUI 以隐藏控制台窗口 ) setup( name="your_app", version="1.0", description="Your app description", executables=[exe], options={"build_exe": {"optimize": 2}}, # 使用 optimize 选项进行优化 ) ``` 3. PyOxidizer:这是一个比较新的打包工具,可以将 Python 代码打包为单个文件的可执行文件。为了最小化文件大小,你可以使用以下代码: ```python from pyoxidizer import build, Target build( targets=[ Target( name="your_app", entry_point="your_script:main", platforms=["windows"], package=False, # 不将 Python 解释器打包到可执行文件中 strip=True, # 去除符号表和调试信息以减小文件大小 optimize=2, # 使用 optimize 选项进行优化 ) ], ) ``` 以上是一些打包工具和最小化的建议,希望能对你有所帮助。

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import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络,输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播,计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

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