动手学深度学习

工具简介

《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning，D2L）是一个开源的交互式深度学习学习平台与教科书。它主要面向中文读者，其核心特点是“能运行、可讨论”，将理论知识、数学公式、可视化图示与可执行的代码紧密结合。

该项目已被全球超过70个国家的500多所大学广泛采纳作为教材或教学参考书，包括加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、清华大学等知名学府。

核心功能

• 交互式代码环境 📒：书的每一小节内容都基于可运行的Jupyter记事本呈现。读者可以直接在浏览器中修改代码、调整超参数并实时查看运行结果，获得即时反馈。

• 多框架支持：书中所有代码示例均同时提供PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle以及NumPy/MXNet的实现版本，方便学习者根据需求或偏好进行对照和学习。

• 从理论到实践：内容组织由浅入深，不仅用文字、公式和图示阐明模型与算法的原理，更强调“从零开始实现”，通过动手编码帮助读者深入理解核心机制。

• 丰富的配套资源：提供与书籍内容配套的课件、教学视频（在Bilibili等平台）、课程大纲及讨论区，构成了一个完整的学习生态系统。

使用场景

• 个人自学与入门：希望系统学习深度学习，偏好通过动手实践来巩固理论的初学者和开发者。

• 高校课堂教学：教师可将其作为正式教材或实验指导，利用现成的交互式内容进行教学。

• 研究与工程参考：从业人员可快速查阅经典模型实现，或将其作为多框架代码的参考手册。

• 工业界培训：适用于企业内部分享或团队技能培训，提供标准化的学习路径与实践材料。

工具费用

该工具为完全免费的开源项目。所有在线内容（包括书籍文本、代码、数据集）、配套课件及大部分教学视频均可免费访问和使用，无任何付费门槛。

适合人群

• 人工智能/深度学习初学者：需要一本结合理论与代码实践的入门指南。

• 计算机相关专业的学生：正在修读《深度学习》等课程，需要教材和实验辅助。

• 算法工程师与研究人员：希望快速查阅、验证或对比不同框架下的模型实现。

• 高校教师与教育工作者：寻找成熟、权威且互动性强的教学资源用于课程设计。

总结

《动手学深度学习》是一个将系统性教材与交互式编程环境深度融合的权威学习平台。它通过“可运行的教科书”这一独特形式，有效降低了深度学习的学习门槛，特别适合希望通过动手实践来扎实掌握核心知识的读者。对于任何希望进入或深耕AI领域的学习者而言，它都是一个值得收藏和常备的高质量开源资源。