364 页 PyTorch 版《动手学深度学习》PDF 开源了（全中文，支持 Jupyter 运行）

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李沐，亚马逊 AI 主任科学家，名声在外！半年前，由李沐、Aston Zhang 等人合力打造的《动手学深度学习》正式上线，免费供大家阅读。这是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书！

李沐的这本《动手学深度学习》也是使用 MXNet 框架写成的。但是很多入坑机器学习的萌新们使用的却是 PyTorch。如果有教材对应的 PyTorch 实现代码就更好了！

撒花，最近一位北大的学生把他翻译成了 Pytorch 版，原书中的 MXNet 代码实现改为PyTorch实现。

首先放上这份资源的 GitHub 地址：

https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch

然而，源项目由于写的是 Markdown ,公式和代码显示不太方便阅读。最近，我发现一位中国海洋大学大三学生将上面 PyTorch 版本的《动手深度学习》编译成完整的 PDF 文件。方便大家阅读以及解决 GitHub 上公式显示不全的问题。

项目地址：

https://github.com/OUCMachineLearning/OUCML/blob/master/BOOK/Dive-into-DL-PyTorch.pdf

内容简介：

本书⾯向希望了解深度学习，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。本书并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，我们将从头开始解释每⼀个概念。虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程，但你只需了解基础的数学和编程，例如基础的线性代数、微分和概率，以及基础的 Python 编程。

目录：

本 PDF 质量很高，代码和公式显示都很清晰，非常适合下载阅读。

资源下载：

PyTorch 版《动手学深度学习》共 364 页，附上云盘下载链接：

https://pan.baidu.com/s/16N-F9PlcRnPjGXOAjl7HpQ

提取码: ydrm

附加资源：

在线预览地址：

https://zh.d2l.ai/

GitHub 项目地址：

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

课程视频地址：

https://space.bilibili.com/209599371/channel/detail?cid=23541

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