# Dive into Deep Learning Dive into Deep Learning with PyTorch. 《动手学深度学习》原书所有内容都是基于MXNet框架，本仓库在尽量保持原书内容的基础上将其转换成基于PyTorch框架（包括文档和代码）。  ## 简介 本仓库主要包含code和docs两个文件夹（外加一些数据和图片存放在data和img中）。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markdown格式的《动手学深度学习》书中的相关内容，由于原书使用的是MXNet框架，所以docs内容可能与原书略有不同，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进行深度学习的童鞋。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。 ## 原书地址 ### 中文版[动手学深度学习](https://zh.d2l.ai/) 项目地址: https://github.com/d2l-ai/d2l-zh ### 英文版[Dive into Deep Learning](https://d2l.ai/) 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。 ## 引用 如果您在研究中使用了这个项目请引用原书: ``` @book{zhang2019dive, title={Dive into Deep Learning}, author={Aston Zhang and Zachary C. Lipton and Mu Li and Alexander J. Smola}, note={\url{http://www.d2l.ai}}, year={2019} } ``` ---------------------- > 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](https://chrome.google.com/webstore/detail/mathjax-plugin-for-github/ioemnmodlmafdkllaclgeombjnmnbima)。