PyInstaller的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上）

為了解決PyInstaller的問題，作者李馨 這樣論述：

　　學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。一個簡單的，雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除了 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大家認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下：   　　•Python 異想世界 　　•Python 基本語法 　　•運算子與條件

選擇 　　•廻圈控制 　　•序列型別和字串 　　•Tuple 和 List 　　•字典、集合、函式 　　•模組與函式庫 　　•物件導向基礎 　　•淺談繼承機制 　　•異常處理機制 　　•資料流與檔案 　　•GUI 介面 　　•繪圖與影像 　　 　　期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的表達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。   本書特色   　　簡潔的程式語言，由認識 Python 的基本語言，理論與實作並行 　　每個章節有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能更心應手

　　手把手導引，由函式出發，並學習物件導向的封裝、繼承和多型三大技術 　　課後評量思考操作並兼，追蹤學習成效　

PyInstaller進入發燒排行的影片

有效部署GPU資源以利大量深度學習運算

為了解決PyInstaller的問題，作者趙柔筑 這樣論述：

為了改善傳統水產養殖的管理模式，利用人工智慧結合物聯網建立了水下自動辨識的監控系統。透過網路連接養殖池內的水下攝影機，再利用人工智慧在即時影像辨識的技術，讓系統自動去判斷水下的生物狀況，包含生物進食狀況、生物活動狀況。人工智慧的方法中，雖其運算量龐大，但因為其運算內容相似，因此可以透過加速平行運算的硬體GPU來加速運算的時間，提高同一時間內的辨識量。建立了完整的辨識系統後，有更多台需要辨識的攝影機時發現，辨識程式在使用辨識伺服器的運算資源的記憶體龐大，每一個辨識程式又只能處理一台攝影機的辨識，導致伺服器的運算資源的記憶體不足夠而無法同時處裡多部攝影機的辨識。這樣在協助更多場域養殖池的水下影像

管理上是一個困境。為了解決此問題，有兩個方向，一為減少辨識程式所使用的運算資源的記憶體，二為改良辨識程式使其有辦法辨識多部攝影機。第一個方法主要有限制程式運算資源的使用及模型剪枝的方法，不過在實驗結果中兩者雖能減少單一辨識資源的使用，不過在使用多組辨識程式的狀況時，其所節省的運算資源的記憶體沒有很多。此論文主要提倡第二種方法，改良辨識程式，使其有能力辨識多部攝影機。將透過三種方式：多路複用、平行處理、及整合多路複用及平行處理，來有效的部屬運算資源，使得伺服器能夠對更多的攝影機進行辨識，同時壓低辨識資源的使用。透過此論文介紹的方法，大幅改善了伺服器受到運算資源記憶體不足而無法對多部攝影機辨識的問

題。伺服器每秒辨識幀數要120幀時，原本將使用10GB的運算資源，透過平行處理的方法後，只需約4.2GB運算資源即可完成辨識。以同樣使用5GB的運算資源，原本只能辨識60幀，透過平行處理則可達到120幀。而多路複用方法可使系統辨識串流中，分配給不同的攝影機。因此此系統透過彈性的運用多路複用及平行處理，達到同樣運算資源下可以最少達到三倍的數量的攝影機辨識。

Python初學特訓班(第五版)：從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決PyInstaller的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 　　超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍 　　榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 　　解決初學痛點，避免開發地雷 　　集結熱門主題技術，加值500分鐘影音教學 　　內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率優化 　　從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 　　Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 　　本書以初學者的視角規劃學習地圖，並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 　　Python學習最經典 　　直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 　　體驗Python的開發無極限 　　■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 　　■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 　　■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 　　■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 　　■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等，再納入熱門的「智慧監控系統」，用OpenCV監測影像變化，一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用，立即提升開發力。 　　■強化重點技術，提升專案開發效率，學會打包專案執

行檔，SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作，升級開發領域。 　　■範例程式另提供Python筆記神器：Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案，讓學習與操作更便利。 　　■針對重要實戰專題提供影音輔助教學，迅速提升學習效率。 　　★超值學習資源：500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

利用YOLO v4設計多模型胸部X光片辨識系統

為了解決PyInstaller的問題，作者郭晉良 這樣論述：

在人工智慧崛起的年代，有許多的辨識系統，但目前的辨識系統大多都是固定辨識單一物件，只會告訴你一個結果，沒有對照組告訴你他可能為其他答案，那如果辨識結果為錯誤，會誤導使用者作判斷。本論文透過三個模型來建置與設計多模型辨識系統，讓模型之間的結果互相做驗證增加正確的可能性，並且測試YOLO v4是否能有效的分辨不同症狀的胸部X光圖片。所辨識的肺部症狀分類為三大類，分別為2019年新型冠状病毒肺炎（COVID-19）、肺結核(Tuberculosis)與病毒性肺炎(Viral Pneumonia)等三大症狀，並嘗試利用伺服器電腦與NVIDIA Jetson AGX XAVIER兩種硬體設備設計系統與

測試系統，首先伺服器電腦負責進行多模型影像的收集、規劃、分類與訓練胸部X光圖片模型權重，以及利用Python輕量級Web應用框架Flask佈署網頁伺服器與Python pyinstaller來封裝程式碼將系統打包成exe檔案，再派送至NVIDIA Jetson AGX XAVIER進行測試。多模型胸部X光辨識系統利用三種不同模型(新冠肺炎、肺結核與病毒性肺炎)所建構出的辨識系統會執行三種模型的推論，使用者輸入胸部X光圖片後，系統將會顯示三種結果的準確度讓使用者查看，計算時間大約在5~10秒鐘。有了三種辨識結果互相做驗證無疑可以增加結果的可信度。最後也驗證了多模型系統的準確率優於單模型系統，如果

包含Normal正常的情況，單模型系統特異度為77.41%，多模型特異度為89.81。此外，如果排除Normal正常的情況，單模型系統F1值為70.00%，多模型系統為80.70%，明顯改善系統辨識度。