PyInstaller打包含spaCy、PyTorch项目报WinError 126找不到dll如何解决

方案1：手动指定PyTorch二进制依赖路径 #

打包时通过--add-binary参数强制将conda环境中torch的lib目录全部打包到生成文件中，Windows下命令示例：

# onefile模式
pyinstaller --onefile --add-binary "C:\Users\Simone\anaconda3\envs\deep_learning2\Lib\site-packages\torch\lib\*;torch/lib" vocal_menu.py
# onedir模式
pyinstaller --onedir --add-binary "C:\Users\Simone\anaconda3\envs\deep_learning2\Lib\site-packages\torch\lib\*;torch/lib" vocal_menu.py

如果自定义spaCy模型也没有被正确打包，可以额外添加参数：--add-data "你的模型本地目录/*;spacy_custom_model/"，代码中加载模型时改为读取对应相对路径即可。 #

方案2：切换CPU版本依赖规避GPU库缺失问题 #

你报错的caffe2_detectron_ops_gpu.dll是GPU版PyTorch专属文件，若打包后的exe不需要GPU运算能力，可直接在环境中安装CPU版PyTorch，打包时额外排除不需要的CUDA、torchvision、torchaudio依赖：

pyinstaller --onefile --exclude-module torchvision --exclude-module torchaudio --exclude-module cudatoolkit vocal_menu.py

该方案还能大幅降低打包后文件的体积，避免多余GPU依赖导致的路径错误。 #

方案3：修复onefile模式重复文件冲突 #

onefile模式下的_C.cp38-win_amd64.pyd重复警告属于PyInstaller已知兼容bug，打包时添加如下参数即可解决：

pyinstaller --onefile --collect-submodules torch --exclude-module torch._C --add-binary "C:\Users\Simone\anaconda3\envs\deep_learning2\Lib\site-packages\torch\lib\*;torch/lib" vocal_menu.py

方案4：换用venv虚拟环境打包 #

conda环境的库路径结构特殊，PyInstaller经常无法正确识别conda安装的二进制依赖，不需要拆分两个环境，可新建原生Python的venv虚拟环境，所有依赖全部用pip安装后再执行打包操作，依赖识别成功率远高于conda环境。 #

方案5：替换spaCy后端避免依赖冲突 #

若你的spaCy自定义模型不需要用到PyTorch作为推理后端，可安装CPU专属版本的spaCy，切断spaCy对PyTorch的依赖：

pip install spacy[cpu]

安装完成后再执行打包即可规避两个库共存导致的识别问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Simone De Bellis