Dive into Deep Learning

Dive into Deep Learning with PyTorch code.
《动手学深度学习》原版代码都是用的MXNet框架，本仓库在尽量保持原版内容的基础上用PyTorch实现所有代码。持续更新中......

简介

本仓库分为code和docs两个文件夹。其中code文件夹就是每章相关jupyter notebook代码（基于PyTorch）；docs文件夹就是《动手学深度学习》书中的相关内容，由于原版使用的是MXNet框架，所以docs内容可能与原版略有不同，但是整体内容是一样的。欢迎对本项目做出贡献或提出issue。

面向人群

本项目面向对深度学习感兴趣，尤其是想使用PyTorch进行深度学习的人员。本项目并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，你只需了解基础的数学和编程，如基础的线性代数、微分和概率，以及基础的Python编程。

原版地址

中文版动手学深度学习

项目地址: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

英文版Dive into Deep Learning

项目地址: https://github.com/d2l-ai/d2l-en
此为加州大学伯克利分校 2019 年春学期 Introduction to Deep Learning (STAT 157)课程教材。

注：本仓库包含一些公式，但是github的markdown原生是不支持公式显示的，Chrome用户建议安装这个在github上显示公式的插件。