之前学习了如何打包，如何建立虚拟环境打包，以及如何带资源打包exe.
python打包成exe 可执行文件 。教程
建立虚拟环境解决python打包exe文件过大的问题（附打包带图标，多个py文件打包exe）
python将资源文件一起打包进exe 讲解（有算例）
今天在此打包资源文件基础上，学习如何打包sklearn模型。
sklearn是机器学习模型，当在现实生活中，我们有时需要跑模型，而神经网络需要的包更多，程序编写也更复杂。在仅仅是为了解决问题时，我们常常倾向于选择sklearn机器学习模型。
但是打包sklearn模型时常常出现各种错误。
我总结下我打包时出现的错误及其解决方法。
问题1：from sklearn.externals import joblib 失败 cannot import name joblib
也许你在打包后运行exe文件出现这个问题，那是因为你在安装程序所需要的库时，sklearn一般是默认最新的，而最新的skleran中已经没有joblib。
这是因为joblib已经从sklearn中移除了，可以直接改为 import joblib
注意改原始程序中的模型保存与加载代码，
改为joblib
joblib使用方法
import joblib
#将训练的模型保存到磁盘(value=模型名) 默认当前文件夹下
joblib.dump(filename=‘xx.model’)
model1 = joblib.load(filename=“xx.model”)
问题2：ImportError: No module named ‘sklearn.utils.cython_blas’
打开.spec文件
添加hiddenimports=[‘cython’, ‘sklearn’, ‘sklearn.utils._cython_blas’ ],
问题3：pyinstaller 打包后运行exe程序出现的"ModuleNotFindError"
问题如图所示：
我在程序中使用的是svm程序，然后运行显示没有这个包。
首先，使用pyinstaller 打包生成".spec" 文件
接下来，使用文本编辑器打开".spec"文件，在 hiddenimport=[] 部分添加缺少的module
-hidden-import 应用需要的包，但是没有被打包进来，这里的错误是最多的，因为一般是第三方包隐式调用其他包，然后打包出来的程序显示Fate Error不能运行。需要自己再添加进去，
如图所示：图中导入是贝叶斯模型，因为我后面模型改用贝叶斯啦，非svm
如果是svm，解决方法同图。
然后使用pyinstaller 生成新的exe程序：
pyinstaller xx.spec
打包教程见上面给的链接
在解决这三个问题后，我的示范算例最后结果
可以运行
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