[python] cx_Freeze를 사용하여 작성한 실행 파일의 인공지능(AI) 및 기계 학습 방법

22 Nov 2023

python

cx_Freeze는 Python 프로그램을 실행 가능한 바이너리 파일로 변환하는 데 도움이 되는 라이브러리입니다. 이 튜토리얼에서는 cx_Freeze를 사용하여 작성한 실행 파일에 인공지능(AI) 및 기계 학습 기능을 추가하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

준비 사항

Python을 설치합니다.
cx_Freeze를 설치합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.
```
pip install cx_Freeze
```
인공지능(AI) 및 기계 학습에 필요한 라이브러리를 설치합니다. 예를 들면, TensorFlow, Keras 등이 있습니다.

실행 파일에 인공지능(AI) 및 기계 학습 기능 추가하기

Python 코드에서 인공지능(AI) 및 기계 학습 모델을 작성합니다. 이 모델은 실행 파일에서 사용될 것입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 모델을 작성하는 코드...

cx_Freeze를 사용하여 Python 코드를 실행 가능한 바이너리 파일로 변환합니다. setup.py라는 새로운 파일을 작성하고 아래 내용을 추가합니다.

import cx_Freeze

# 실행 파일로 변환할 Python 파일의 이름을 지정합니다.
target = cx_Freeze.Executable(
    script="your_script.py",
    base="Win32GUI",  # 또는 "Console"이 될 수 있습니다.
    icon="your_icon.ico"  # 선택 사항
)

# 실행 파일을 생성하는데 필요한 설정을 지정합니다.
cx_Freeze.setup(
    name="Your Program",
    options={"build_exe": {
        "packages": ["tensorflow"],  # 필요한 패키지를 지정합니다.
        "include_files": ["your_model.h5"]  # 실행 파일에서 사용될 모델 파일을 포함합니다.
    }},
    executables=[target]
)

setup.py 파일을 실행하여 실행 파일을 생성합니다.

python setup.py build

build 폴더에 실행 파일이 생성됩니다. 이제 이 실행 파일은 인공지능(AI) 및 기계 학습 기능을 포함하고 있습니다.

참고 자료

cx_Freeze 문서