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d2l-pytorch学习资源汇总 - 动手学深度学习PyTorch版实现

RayRay
Dive Into Deep LearningPyTorch深度学习线性神经网络卷积神经网络Github开源项目

d2l-pytorch学习资源汇总 - 动手学深度学习PyTorch版实现

《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning,简称D2L)是一本非常优秀的深度学习入门教材。d2l-pytorch项目是该书的PyTorch实现版本,将原书的MXNet代码改写为PyTorch代码。本文整理了d2l-pytorch项目的相关学习资源,希望能帮助读者更好地学习PyTorch深度学习。

项目简介

d2l-pytorch项目地址:https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch

该项目是对《动手学深度学习》原书的PyTorch重新实现,包含了以下主要内容:

  • 将原书的MXNet代码改写为PyTorch代码
  • 保持与原书内容和结构基本一致
  • 提供了Jupyter notebook格式的代码和说明

项目涵盖了深度学习的主要内容,包括:线性神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、优化算法、计算机视觉等。

学习资源

  1. 在线阅读

可以通过以下链接在线阅读d2l-pytorch的Jupyter notebooks:

d2l-pytorch在线阅读

  1. 代码下载

可以通过以下命令克隆项目代码:

git clone https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch.git
  1. 视频教程

原书作者在B站和YouTube上提供了配套视频课程:

  1. 讨论交流

可以在GitHub项目的Issues区进行讨论交流:

d2l-pytorch Issues

  1. 原书资源

《动手学深度学习》原书网站:https://d2l.ai

原书GitHub仓库:https://github.com/d2l-ai/d2l-en

学习建议

  1. 按照目录顺序系统学习各章内容

  2. 结合视频教程加深理解

  3. 动手实践每个章节的代码示例

  4. 善用讨论区解决学习中的问题

  5. 完成课后练习巩固所学知识

希望这份学习资源汇总能帮助大家更好地学习PyTorch深度学习。动手学习,快乐编程!

d2l-pytorch logo

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