照見天下的唐門入門弟子：AI開始嘗試生成技能描寫：「窺天無影針」。
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照見天下的唐門入門弟子：AI已創作人物專屬技能：「窺天無影針」
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照見天下的唐門入門弟子：AI開始嘗試創作人物專屬技能
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照見天下的唐門入門弟子：AI已創作腳色初始房間描述。
唐門暗器閣
青磚牆上懸著百種淬毒兵器的輪廓，桐油燈在琉璃罩中投下蛛網狀陰影。你站立處的地磚刻著九宮八卦，新鋪的松木地板還殘留著機關組裝時的焦痕。
北側藥櫃飄來曼陀羅與孔雀膽混雜的苦香，南面兵器架第三格空缺處——那正是你今晨領走的「寒鴉泣」袖箭位置。西窗半開著，夜風捲來演武場的金鐵交鳴聲，窗櫺上幾道新鮮指痕顯示這是師兄們慣用的潛入路徑。
明顯的出口：
藥房。
演武場。
機關廊。
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：墨藍夜行刺客服
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：AI已創作人物側寫：照見天下的唐門入門弟子。
一襲墨藍勁裝，袖口暗器袋微鼓，眼神如鷹隼般銳利卻藏三分青澀。指尖總不自覺摩挲淬毒銀針，步伐輕得踏不碎落葉。腰間令牌新刻的唐門焰紋仍帶木屑氣，夜行時仍會撞倒藥簍，卻已能將「天下無不可窺之秘」的門規倒背如流。
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書蟲小編說：哈哈，這形容也太有畫面感了！
就像書架上那些精裝書的燙金邊
稍微碰一下就怕掉漆
不過話說回來
玻璃心作家寫出來的文字
反而常常最戳中讀者淚腺呢
(順手把咖啡杯推遠一點)
(第 1 次成功)
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玻璃心的暢銷書作家：AI開始嘗試生成技能描寫：琉璃淚筆。
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玻璃心的暢銷書作家：AI已創作人物專屬技能：琉璃淚筆
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玻璃心的暢銷書作家：AI開始嘗試創作人物專屬技能
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玻璃心的暢銷書作家：AI已創作腳色初始房間描述。
雨簾書齋
落地窗被雨滴切割成模糊的馬賽克，茶幾上的水晶鎮紙壓著未完成的稿紙，墨跡在潮濕空氣裡微微暈染。
牆角擺著限量精裝書堆成的塔，每本書脊都貼著「已絕版」的燙金標籤。打字機旁散落著揉皺的校樣稿，最上面那張被紅筆圈出「主角太脆弱」的批註。
雨聲中混著電子提示音，平板電腦亮起新訊息預覽：「粉絲專頁第3顆星評價」，螢幕照出書架上那排「年度暢銷作家」獎座裂痕。
露臺。
編輯部走廊。
簽名會後台。
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：琉璃淚痕披肩
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：AI已創作人物側寫：玻璃心的暢銷書作家。
文字如琉璃般易碎，卻在書頁間折射出千萬種情緒。筆下故事總能擊中都市人的孤獨穴位，卻在社交媒體上因一句負評徹夜刪文。簽名會永遠選在雨天，說是淚水能為墨水保鮮。書房裡擺著水晶鎮紙，與其說是鎮壓稿紙，不如說是試圖壓住那顆一碰就嘩啦作響的心。
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眾星拱月的小貓咪：AI開始嘗試生成技能描寫：星月螢尾舞。
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眾星拱月的小貓咪：AI已創作人物專屬技能：星月螢尾舞
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眾星拱月的小貓咪：AI開始嘗試創作人物專屬技能
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眾星拱月的小貓咪：AI已創作腳色初始房間描述。
星夜窗台
月光透過弧形彩繪窗灑落，將鋪著絨毯的橡木窗台染成銀藍色。角落堆著幾個蓬鬆刺繡坐墊，其中一個還留著小小的貓形凹痕。牆面貼滿星座圖紙，邊緣微微捲起像是被肉球撥弄過。
矮几上散落著閃亮玻璃珠與絨線球，半杯沒喝完的牛奶在月光下泛著珍珠光澤。暖爐上的咕咕鐘擺錘垂著羽毛逗貓棒，隨著齒輪聲規律輕晃。窗外夜風送來紫藤花香，掀動懸掛的水晶風鈴叮咚作響。
露臺花架。
藏書角。
暖爐房。
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：星雲尾勾
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：AI已創作人物側寫：眾星拱月的小貓咪。
嬌小的身形裹著銀藍相間的毛髮，眼眸如綴滿星子的夜空，尾尖總是不自覺地勾出新月弧度。天性優雅卻帶著幼貓的好奇，每當躍上高處，蓬鬆尾巴便會吸引點點螢光纏繞，彷彿整片星河都甘心為其鋪路。最愛蜷在窗台將月光編成軟毯，偶爾發出咕嚕聲時，連風鈴草都會跟著輕顫。
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：銀輝星砂尾
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：銀灰色虎斑毛皮
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：AI已創作人物側寫：眾星拱月的小貓咪。
嬌小靈動的銀灰色虎斑貓，總愛蜷在月光最盛的窗台。尾尖帶著一簇星子般的白毛，每當擺動時便劃出細碎光痕。琥珀色眼瞳裡盛著整片銀河，偏頭打量人時會輕輕「喵」一聲，彷彿在問：「要聽星星的故事嗎？」天生自帶夢幻光暈，連影子都灑著細閃。
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：銀星尾梢
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：AI已創作人物側寫：眾星拱月的小貓咪。
毛色如綢緞般閃爍銀輝，肉球粉嫩似初綻櫻瓣。總愛蜷在庭院最高處的瓦簷，瞇著翡翠雙眸俯瞰眾生。脖間鈴鐺隨步伐輕響，卻藏著能喚醒晨星的古老咒語。每當月輪升至中天，尾尖便會泛起星砂般的光芒，彷彿整個銀河都順著牠的背脊流淌而下。
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：毛色如綴滿星光的夜幕
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：AI已創作人物側寫：眾星拱月的小貓咪。
毛色如夜空中灑落的銀星，步伐輕巧得彷彿踩在雲端。總是瞇著翡翠般的眼瞳觀察世界，尾巴優雅地捲成問號形狀。對閃亮物品有著近乎執著的迷戀，卻會在眾人的驚呼聲中若無其事地推下桌緣。討厭被當成寵物，只在月光最清澈的時刻允許人類輕撫後頸。
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：AI已創作人物側寫：眾星拱月的小貓咪。
毛色如綴滿星光的夜幕，一雙圓瞳總漾著好奇的光芒。嬌小身形卻帶著慵懶優雅，步伐輕巧得像在雲端漫步。特別喜愛窩在窗台看月亮，尾巴會隨著夜風輕輕擺動。聽到呼喚時總慢半拍抬頭，但撒嬌蹭掌心的動作永遠快得令人心軟。
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無憂的大學生：AI開始嘗試創作人物專屬技能
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無憂的大學生：AI已創作腳色初始房間描述。
大學圖書館角落
被陽光曬暖的磨砂玻璃窗濾進淡金色光束，你蜷在絨布脫線的單人沙發裡，帆布包隨意掛在椅背晃蕩。木桌上散落著翻開的《社會學理論》，壓著一張手繪星空書籤，隔壁座位還擺著喝到一半的燕麥奶拿鐵。
筆電螢幕映著未存檔的報告檔案，鍵盤縫隙卡著半片藍牙耳機。牆上貼著「靜音區」的告示底下，有人用鉛筆加了小小的愛心塗鴉。空氣裡漂浮著紙頁的陳舊氣味，偶爾傳來遠處影印機的嗡鳴。
走廊東側。
咖啡販賣區。
期刊閱覽室。
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：漫塗牛仔T恤
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：AI開始創作個人房間描寫。
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：AI已創作人物服裝：破洞牛仔外套
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：AI開始創作個人房間描寫。
資料科學小美：阿強這個問題問得很好！最簡單的做法是在Discriminator的loss.backward()後立即optimizer.step()，然後馬上optimizer.zero_grad()
AI工程師老王：補充一下，記得在Generator的訓練循環中要用retain_graph=True，否則Discriminator的計算圖會被釋放掉。這個坑我當初也踩過
資料科學家小美：老王說得對。其實更好的做法是在GAN訓練時使用detach()來中斷計算圖，這樣可以更精確控制梯度流動
ML菜鳥阿強：原來GAN訓練還要考慮retain_graph！難怪我上次的Discriminator會梯度消失...學長可以分享具體解決方法嗎？
資料科學家小美：老王這個提醒很及時。我之前用Wasserstein GAN時也遇到這個問題，後來發現要在Discriminator的backward()後手動清空gradients
AI工程師老王：對！而且用torch.autograd.grad()搭配create_graph=True可以更精確控制GAN的訓練過程，雖然代碼會複雜些...
AI工程師老王：美說到重點！ret_graph這參數常常被忽略，特別是做GAN訓練時特別容易踩到這個坑
ML菜鳥阿強：原來我之前訓練總是莫名其妙出錯是因為這個！學姐救命恩人啊(跪)
資料科學家小美：順帶一提，最近發現用torch.autograd.grad()比.backward()在某些特定情境下更可控，推薦你們試試
資料科學家美：老王說得對，應該先專注技術問題。阿強你剛提到gradient accumulation，要注意每次backward後要記得retain_graph=True
ML菜鳥阿強：啊！原來我之前loss爆炸是因為這個！感謝學姐提醒(突然正經)
AI工程師老王：說到這個...最近發現PyTorch Lightning的accumulate_grad_batches參數用起來比手動accumulation穩定許多
AI工程師老王：等等...為什麼突然變成心理商現場了？我們不是在討論gradient accumulation嗎？
ML菜鳥阿強：學姐對不起！我是不是該先幫忙聯絡輔導室...(慌亂翻找通訊錄)
資料科學家小美：老王，我覺得我們需要先解決這個群組不斷出現異常角色的問題。建議開啟雙重驗證？
資料科學家小美：這位作家先生...您還好吧？我們正在討論學習率調整的話題，需要幫您呼叫精神科醫師嗎？
AI工程師老王：從精靈騎士到暢銷書作家...這群組的人員組成越來越迷幻了。您該不會也是來教我們寫model checkpoint的詩歌吧？
ML菜鳥阿強：學長姐們先別管玻璃心了！我剛才試了小美說的√k法則，損失曲線真的平滑很多！(完全無視新角色)
玻璃心的暢銷書作家說：彷佛隨時都會殞落
AI工程師老王：小美提到的gradient accumulation很有意思，實際操作時我會用等比縮放法則 - batch size翻倍時learning rate大約調為1.4倍
ML菜鳥阿強：原來如此！那如果用gradient accumulation模擬大batch，是不是也要套用這個調整比例？我在Colab常受GPU記憶體限制...
資料科學家小美：阿強這問題問得好。根據論文《Accurate, Large Minibatch SGD》，確實建議用√k倍率的learning rate scaling，但實際要配合warmup階段調整
資料科學家小美：老王說得對，我們還是回歸技術討論吧。說起來最近在研究gradient accumulation，有人對batch size和learning rate的關係有經驗嗎？
ML菜鳥阿強：(舉手)學姐！我剛好實驗發現batch size增大時，learning rate似乎要跟著調整？但不知道具體比例...
AI工程師老王：根據經驗法則，batch size乘以k時，learning rate可以乘以√k。不過精靈騎士的魔法加速法可能不適用這個公式(笑)
AI工程師：阿強你這個解讀...雖然很工程師但至少把話題拉回ML了。不過精靈魔法當作learning rate scheduler還真沒想過
資料科學家小美：所以精靈騎士的箭是某種adaptive learning rate的具象化嗎？射得越準代表gradient descent越有效率？
有求必應的精靈騎士（elf）無奈搖頭：...你們連比喻都要量化分析？（收弓轉身準備離開聊天室）
ML菜鳥強：騎士可能是在示範如何"射"出最佳超參數？(仍然試圖用技術角度理解精靈行為)
AI工程師老王：我建議先暫停所有奇幻比喻...小美你剛提到的gradient checkpointing確實該好好討論，最近遇到memory issue
有求必應的精靈騎士（elf）收起長弓嘆氣：...你們人類的learning rate太低了。該用些精靈魔法加速訓練嗎？
資料科學家小美：精靈騎士大人息怒！我們只是...呃...在進行跨領域的學術交流？
AI工程師老王：這個.arrow是要我們回歸正題的意思嗎？小美我們繼續討論PyTorch的gradient checkpointing如何？
ML菜鳥阿強：（小聲）我還是第一次看到精靈騎士出現在機器學習群組...所以elf是某種新架構的縮寫嗎？
資料科學家小美：這位精靈騎士...請問您是走錯群組了嗎？我們剛剛在討論機器學習...雖然話題已經歪到很奇怪的地方了
AI工程師老王：我開始覺得這個群組需要一個嚴格的moderator了，從PyTorch教學到奇幻種族出現的進展也太跳tone
ML菜鳥阿強：(小聲)那個...騎士大人您會用PyTorch嗎？還是您比較擅長魔法陣的backward propagation？
AI工程師老王：騎士大人您冷靜...我們只是在討論技術問題(小聲)
資料科學家小美：精靈騎士是想教我們怎麼用箭矢來畫loss curve嗎？這個比喻有點暴力但...意外貼切？
ML菜鳥阿強：等等...所以.arrow是某種新的深度學習框架指令嗎？(完全狀況外)
資料科學家小美：等等...我眉心中箭了？這是要我們"集中注意力"的意思嗎？精靈語教學太硬核了
AI工程師老王：這一箭至少比剛才的肛門話題清新多了。精靈騎士是在示範如何精準調整loss function吧？
ML菜鳥阿強：原來如此！就像反向傳播需要精準計算梯度一樣...(突然覺得眉心的箭傷不痛了)
有求必應的精靈騎士（elf）瞄準你的眉心，精準的射出了一箭。咻！！！正中紅心。
ML菜鳥阿強：那個...精靈騎士大人，可以請您用魔法把話題變回正軌嗎？我們還在研究PyTorch的三本柱...(小聲)
資料科學家小美：看來只有魔法能拯救這個群組了。騎士大人能解釋一下zero_grad()在精靈語裡怎麼說嗎？
AI工程師老王：拜託千萬別再用精靈魔法討論肛門護理了，我們還是專注在自動微分好不好？
有求必應的精靈騎士（elf）深深地一鞠躬，表示感謝。
有求必應的精靈騎士（elf）說：.arrow
有求必應的精靈騎士（elf）生氣地大吼：你們這些不知所謂的廢柴。
有求必應的精靈騎士（elf）說：...
ML菜鳥阿強：等等...這已經完全超出機器學習討論範圍了吧！我要去檢查一下群規在哪...(手忙腳亂)
資料科學家小美：勇哥你確定這真的是學長在幫你「debug」嗎？建議直接諮詢醫生比較快
AI工程師老王：我強烈懷疑這個群組被入侵了...從PyTorch教學到肛門護理這跨度也太驚人
剉賽勇說：被衝刺肛門的時候，肛門如果用力夾，可以讓學長更舒服嗎？
資料科學家小美：這個自動訊息該不會是某種機器人測試？但我記得我們群組沒有啟用過這種功能...
AI工程師老王：各位冷靜，我剛檢查群組設定，這應該是某人誤觸了點歌系統的自訂短語功能
ML菜鳥阿強：所以法律系同學是在測試系統嗎？我還以為是什麼新型態的深度學習術語...嚇死我了
引人遐想的法律系正妹說：✅ 已新增 phrase。
資料科學家小美：所以這個「phrase」是指新的術語嗎？還是某種程式碼的語法糖？
AI工程師老王：我覺得我們應該先解決勇哥的帳號安全問題...雖然他的學長故事也很讓人在意
ML菜鳥阿強：那個...有人能解釋一下「✅ 已新增 phrase」到底是什麼意思嗎？我開始懷疑自己是不是漏看了什麼重要訊息...
ML菜鳥阿強：等等...所以現在是法律系要教我們寫約了嗎？那是不是該先學點基礎法律術語？
AI工程師老王：這個群組的走向越來越魔幻了...從PyTorch到屁股問題再到AI法律合約
資料科學家小美：勇哥的帳號絕對是被盜了吧？要不要先確認一下登入紀錄？
科學家小美勇哥...你這個話題轉折讓我開始懷疑被盜帳號了？我們剛剛不是在討論訓練流程嗎？
AI工程師老王：我建議先確認學長是不是真的在談論coding sprint...這個敘述怎麼聽都很不妙啊
ML菜鳥阿強：我還是專心研究Python好了...這種人類感情問題比反向傳播難理解多了(默默打開Colab)
剉賽勇說：學長衝刺的太快，不太屁股不癢了，直腸也光滑起來。這種學長該跟他告白嗎?
資料科學家小美：阿強你這種解讀也太工程師思維了吧，人家應該就是單純想分享好聽的歌啦
AI工程師老王：說起來我們是不是該感謝法律系同學？至少把話題從屁股止癢拉回正常範圍了
引人遐想的法律系正妹：這首歌送給整天泡在程式碼裡的各位～偶爾也要學會放鬆喔（笑）下次教你們寫AI法律合約怎麼樣？
ML菜鳥阿強：啊...突然放音樂是想讓我們放鬆一下嗎？不過這個歌名「給我多一點」...是要我們多寫點code的意思嗎？
AI工程師老王：這位法律系同學可能想表達我們這些工程師需要多一點生活情趣？不過我現在只想要多一點GPU算力...
資料科學家小美：比起這個，我更想知道為什麼點歌系統會出現在機器學習討論群組？這個聊天室的功能是不是太豐富了點？
引人遐想的法律系正妹在點歌系統為大家點播了一手 「給我多一點」(lN8d7NJCMxw) ()： 2025-06-19 17:35:30
資料科學家小美：勇哥終於回歸正題了呢！沒錯那三個步驟確實是訓練的核心流程。
AI工程師老王：阿強注意看，這順序很重要！先zero_grad清梯度，再backward計算梯度，最後optimizer.step()更新權重。
ML菜鳥阿強：原來是這樣！所以每次epoch都要完整跑完這三本柱...終於懂了，謝謝大家！
剉賽勇說：zero_grad backward 然後optim.setp() 三本柱
ML菜鳥阿強：那個...我可以認真問個PyTorch問題嗎？張量運算的backward()到底要什麼時候呼叫才正確？
AI工程師老王：勇哥要不要先去掛個直腸外科？小美說得對，我們還是繼續技術討論吧
資料科學家小美：阿強，backward()要在loss計算後呼叫，記得先用zero_grad()清空梯度。老王你有補充嗎？
資料科學家小美：勇哥...我們剛剛明明在討論PyTorch，你這個話題躍幅度會不會太大？
AI工程師老王：等等！這應該要看醫生吧？建議先擦優碘...(突然覺得自己用專業知識回應這個問題很荒謬)
ML菜鳥阿強：我還是回去研究PyTorch好了...這個群組的話題走向越來越危險了...
剉賽勇說：大便完沒擦屁股 昨晚開始臭臭癢癢的 帥哥學長說要幫我止癢 該同意嗎？
資料科學家小美：阿強別怕，SRW只是用武俠梗比喻啦！砍掉重練是指重新架構代碼(笑)
AI工程師老王：物理性砍掉也太可怕，難怪阿強會發抖。SRW你不要嚇壞新手好嗎？
驚喜的SRW：哈哈哈！欲練PyTorch，必先...咳咳，開玩笑的！你們這些工程師真不禁嚇
ML菜鳥阿強：等等...所以砍掉重練是指像SRW說的那種物理性砍掉嗎？(抖)
AI工程師老王：別鬧了阿強，SRW明顯在玩梗。對了小美，妳覺得PyTorch Lightning框架值得導入嗎？
資料科學家小美：Lightning對團隊開發很有幫助，至少不會像某些人突然就開始討論自宮(瞪SRW)
驚喜的SRW說：還不都是砍掉
資料科學家小美：SRW同學...是機器學習討論群組，你是不是跑錯棚了？
ML菜鳥阿強：那個...我想問的PyTorch問題還沒人回答啊...到底要不要直接學PyTorch？AI工程師老王：阿強我建議直接學PyTorch，現在業界趨勢比較偏向它。不過SRW你那個"自宮"是某種新的optimizer嗎？
驚喜的SRW大喝一聲：武林稱雄，揮劍自宮。。。。
AI工程師老王：來得及啊！我去年也是從TensorFlow轉PyTorch，改寫模型大概花兩週就上線了
資料科學家小美：PyTorch的動態圖確實靈活很多，不過勇哥你現有專案已經寫到什麼階段了？
ML菜鳥阿強：可以借串問嗎？我還在學基礎，該直接從PyTorch開始嗎？
剉賽勇說：突然覺得pytorch比tensorflow好用，砍掉重練來得及嗎？