TrenTorch

{"translation":"嘿，Product Hunt！我是 Rocky，TrenTorch 团队的一员。\n\n我想真正搞清楚 loss.backward() 内部到底发生了什么，而不是仅仅调用一下。所以我们用纯 NumPy 从零开始搭建了一个迷你 PyTorch 风格框架，然后把它做成了一门你可以在浏览器里直接学习、无需安装任何东西的课程。\n\n你现在可以做的：\n- 在内置的代码编辑器里亲手实现各个模块（张量、自动求导、CNN、Transformer）\n- 在整个课程体系中追踪自己的学习进度\n- 如果你每天只想完成一个小任务，可以试试"每日一题"\n- 或者直接克隆 GitHub 仓库，在命令行里走一遍同样的路径\n\n它还在不断完善中。网站上的课程内容还在撰写中，所以有些主题题目多一些，有些少一些，我觉得这点应该提前告诉你。\n\n我特别想请你帮忙回答一个问题：有没有哪个机器学习概念，你一直在用，却从来没真正弄懂它背后的原理？告诉我，我会优先安排。\n\n无论是反馈、Bug 还是想法，都欢迎在这里留言，或者发到 rocky@trentorch.com。"}