d2l-pytorch是一个开源项目,旨在将《动手学深度学习》一书的代码从MXNet框架移植到PyTorch框架。这个项目为深度学习初学者提供了宝贵的学习资源,让读者可以使用流行的PyTorch框架来实践书中的概念和算法。
《动手学深度学习》是由Aston Zhang、Zachary C. Lipton、Mu Li和Alex J. Smola等人编写的一本深度学习入门教材。原书使用MXNet框架来实现各种深度学习算法,而d2l-pytorch项目则将这些代码转换为PyTorch版本,使更多使用PyTorch的读者可以方便地学习这本书。
d2l-pytorch项目涵盖了《动手学深度学习》一书的大部分章节,包括:
每个章节都包含详细的代码实现和解释,读者可以直接运行这些Jupyter Notebook来学习和实践。
要使用d2l-pytorch,读者可以:
对于无法在GitHub上正常渲染的Notebook,可以使用nbviewer在线查看。
d2l-pytorch为深度学习初学者提供了一个优秀的学习资源,让读者可以使用PyTorch框架来实践《动手学深度学习》一书中的算法和模型。无论是想入门深度学习,还是想提升PyTorch技能,这个项目都是一个不错的选择。通过动手实践,读者可以更好地理解深度学习的核心概念,为未来的学习和研究打下坚实基础。
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