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本來是電腦科學、演算法有關的學習心得分享，但常常越寫越歪...
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某天，某島國上的花生農老G，因為體力漸衰、氣候異常、地緣政治...等因素，種出的花生品質越來越不穩定，於是邀了其他島上的A格斯先生、高手B爾、阿國兄，四人一起組了個互助會...
阿國進去....老G嬌喘一聲....對不起我只記得這個...
資料集有了，模型兜好了，再來可以開始訓練了。
首先準備 train.py，下圖僅節錄部分程式碼。
圖中包含了大部分的程式和註解，整段 code 也幾乎是公版了，建議簡單看過再自己融會貫通，有問題可以根據執行時的 error log 去解決，也可以留言討論。
此時資料夾應該長這樣
不太確定捲積式神經網路 (CNN) 的精確定義，但大致上是用捲積層 (convolution layer) 取代 DNN 中的幾個全連接層 (fully connected layer)，這些捲積層概念跟 feature filter 類似。
先大概有個概念就夠，實作時跟前一篇 DNN 一樣，這些
這篇會示範，只要稍微會寫 python，儘管對 AI 只有極淺的認識，也能輕易兜出一個，專家們眼中可能很白癡的 AI 模型。若題目不難、訓練資料夠多，這個白癡模型仍可以莫名其妙的變聰明。
全都的程式碼都在下圖，20行就能兜出一個全連層 (fully connected layer ) 組成的全
本文是以 Windows 電腦為主，但理論上 macOS 的步驟也差不多。
主要就兩個步驟
安裝 Python (我裝 3.12)
安裝 PyTorch
1.python 3.1應該算蠻舊的的啦，我目前用3.8
2.我自己是用Conda+Jypyter notebook要除錯啥的很方便
3.我自己最近是在玩tensorflow，其實應該跟pytorch差不多，就一些指令不太一樣，反正問AI就好了XD
e.g.我有以下程式碼：幫我換成pytorch (or其他語言)
4.你這個專案我之前有看過有開放的XD 麻煩的東西在蒐集那些圖示和做標記，應該找的到有人做好的包吧
最近工作剛好有用到 PyTorch，由於僅止於些簡單的功能和除錯，事後對這個熱門的 AI 框架還是一知半解。想了下，如果連用 PyTorch 做個簡單的 AI 模型都辦不到，不就浪費了這段時間的接觸？
於是訂個簡單的題目並試著去完成，順手做個紀錄。內容非常初階，篇幅也不多，主要著重在...
烏龍轉桌，常用來形容股市網紅在預測股票失準後，硬要自圓其說的行為，常見的情況大概是..
漲了就 PO 文：
一切預告在前！恭喜有跟上的粉絲！
跌了就改口：
早就提醒要賣！有跟著賣的都在數錢了！
等風頭過了就改推別檔，然後再輪迴一次。
這種網紅勝率永遠 100%，非常厲害，然而...
太複雜了，腦子已打結@@，我還是單純一點好！
最近多變的天氣，
和複雜的心情，
讓我常在上班時間，
看著天花板發呆，
任由白日夢覆蓋我的思緒，
看著看著，便想起一段念書時的往事...
JN真是太有才了！
