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d2l_zh:《动手学深度学习》第二版（PyTorch版）

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简介：
《动手学深度学习》是深入浅出讲解深度学习理论与实践的开源教材，本书第二版采用PyTorch框架，旨在通过丰富的实例帮助读者快速掌握深度学习技术。 《动手学深度学习》第二版PyTorch版本 运行环境：Google Colab

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  • d2l_zh:《动手学深度学习》第二版（PyTorch版）
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    《动手学深度学习》是深入浅出讲解深度学习理论与实践的开源教材，本书第二版采用PyTorch框架，旨在通过丰富的实例帮助读者快速掌握深度学习技术。 《动手学深度学习》第二版PyTorch版本 运行环境：Google Colab
     
  • 动手实践深度学习（PyTorch版）.pdf
    优质
    本书《动手实践深度学习（PyTorch版）》通过丰富的实例和教程，帮助读者掌握使用PyTorch框架进行深度学习开发的技术与方法。 《动手学深度学习》PyTorch版是一本全面介绍深度学习的实践教程文档。
     
  • D2L-Torch: 《动手学深度学习》PyTorch版源码
    优质
    D2L-Torch是《动手学深度学习》一书的官方PyTorch版本源代码，旨在为读者提供一个易于使用的实践平台。 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet这一出色的深度学习框架。 本书基于《动手学深度学习》（19年5月20日版本）进行编写，并将所有代码改用PyTorch实现，同时以注解的形式解释并扩展部分内容。由于PyTorch与MXNet在设计上存在差异，书中对原书的部分内容进行了删减和修改。 请按照目录中的顺序阅读学习本书的内容。如果您喜欢这本书，请给本项目点个赞，并购买原书的纸质版来支持作者及贡献者的工作。短期内该项目将不再进行更新，在需要计算性能或计算机视觉相关章节时，可以参考其他资源。如果有任何疑问，欢迎提出交流讨论。
     
  • PyTorch深度学习PDF版
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    《PyTorch深度学习》是一本介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的PDF书籍，涵盖神经网络构建、模型训练及项目实战等内容。 《Deep Learning with PyTorch》这本书主要探讨了深度学习以及如何使用PyTorch这一开源机器学习库进行开发。PyTorch是一个基于Python接口的深度学习框架，因其动态计算图特性和易用性而广受欢迎。 PDF版本便于阅读和携带，并可能包含文本搜索功能。书中强调如果需要代码示例，读者可以通过相关网站或链接获取到。 书的重点在于深度学习领域的一个子集——研究如何建立多层次神经网络模型来模拟人脑的学习过程。本书由Vishnu Subramanian编写，2018年Packt Publishing出版，并受到版权法保护，未经许可不得复制和传播。书中声明作者及出版社不对信息准确性承担责任。 书籍的制作是一个团队合作的结果，包括编辑、技术编辑、校对和图形设计人员等的工作贡献。书中的内容结构一般涵盖深度学习的基础知识、PyTorch的安装与配置、张量操作、自动微分机制以及构建训练神经网络的方法等内容。 《Deep Learning with PyTorch》可能会涉及以下关键知识点： 1. 张量操作：理解数据表示的基本单位——张量，这是进行数值运算的前提。 2. 自动微分：利用PyTorch的自动微分功能简化反向传播算法实现。 3. 神经网络构建：使用nn.Module等工具定义层、损失函数和神经网络结构。 4. 训练循环：掌握模型训练的核心步骤，包括前向传播、计算损失及参数更新。 5. 数据加载与预处理：学习如何利用PyTorch的数据加载和转换功能进行数据批处理和增强。 6. GPU加速：了解使用CUDA来利用GPU资源提高大规模数据集或复杂模型的训练效率的方法。 7. 模型优化：掌握超参数调优、正则化以及调整学习率等技巧，以改善模型性能。 8. 模型部署：在完成模型训练后，如何将PyTorch构建的神经网络应用到实际生产环境中。 虽然具体的技术细节和代码示例未在此处详细展示，但可以预期本书会通过大量的实例、练习来帮助读者深入理解深度学习与PyTorch框架。
     
  • 动手学深度学习(第二版)课程代码实战演练
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    《动手学深度学习（第二版）》提供全面且实用的深度学习教程，本书不仅深入浅出地讲解理论知识，还通过丰富的课程代码和实战演练帮助读者掌握实际操作技能。是深度学习入门与进阶的理想选择。 《动手学深度学习》第二版课程源码可运行，适合深度学习初学者使用。搭配李沐在B站上的讲解视频一起学习效果更佳。
     
  • Python深度学习第二版(Packt出版)
    优质
    《Python深度学习第二版》由Packt出版社出版，本书深入浅出地介绍了使用Python进行深度学习的方法和实践，适合希望在该领域深化理解的技术人员阅读。 《Python深度学习-第二版》是Packt出版的代码存储库。本书使用PyTorch、Keras和TensorFlow探索深度学习技术和神经网络架构。 随着满足业务和消费者需求的人工智能应用激增，深度学习对于应对当前及未来的市场需求比以往任何时候都更加重要。通过《Python深度学习第二版》，你将深入了解深度学习，并学会如何将其应用于你的项目中。本书涵盖了以下令人激动的功能： - 掌握神经网络和深度学习背后的数学理论 - 使用卷积网络和胶囊网络调查并解决计算机视觉挑战 - 利用变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）处理生成任务 - 运用递归网络如长短期记忆模型(LSTM)、门控循环单元(GRU)以及注意力机制执行复杂的自然语言处理(NLP)任务 - 探索强化学习并了解代理在复杂环境中的行为表现 - 介绍自动驾驶汽车领域中深度学习的最新进展 如果你觉得这本书适合你，欢迎立即获取。说明和导航：所有代码都按照章节组织成文件夹形式（例如Chapter02）。
     
  • 《动手学深度学习（PyTorch版）官方PPT全套下载》
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    本资源提供《动手学深度学习》(PyTorch版)课程的全部官方PPT，适合自学与教学使用，涵盖深度学习核心概念和实践技巧。 解压后，请按照文件名称进行排序，并双击第一个名为“aaai-index.htm”的文件（这是官网索引）。往下滚动页面即可找到每节课的PPT链接，方便大家免费学习。
     
  • 动手学深度学习（PyTorch）源码详解
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    《动手学深度学习（PyTorch）源码详解》一书深入剖析了PyTorch框架的核心代码，帮助读者理解深度学习模型实现原理。 最新的深度学习代码可以从GitHub下载，但速度较慢。我已经完成了下载，并可以提供给需要的同学使用。如果对相关内容感兴趣，可以在我的文章中了解更多详情。
     
  • 动手实践深度学习（Python版）（基于PyTorch框架）
    优质
    《动手实践深度学习》是一本专注于使用Python语言和PyTorch框架进行深度学习实战操作的教程。本书通过丰富的案例帮助读者理解并应用深度学习技术，适合初学者及进阶人员阅读。 本仓库主要包含code和docs两个文件夹（外加一些数据存放在data中）。其中code文件夹包含了每章相关的jupyter notebook代码，基于PyTorch框架；docs文件夹则包括了《动手学深度学习》书中的markdown格式内容，并利用docsify将网页文档部署到GitHub Pages上。由于原书中使用的是MXNet框架，因此docs的内容可能与原书略有不同，但整体结构和主要内容是一致的。欢迎对本项目做出贡献或提出问题。
     
  • 《PyTorch深度学习》高清原版
    优质
    《PyTorch深度学习》是一本深入介绍使用PyTorch框架进行深度学习研究与应用的书籍，内容全面且清晰，适合希望掌握这一技术领域的读者。 2018年出版的新书由Vishnu Subramanian撰写，内容侧重于使用PyTorch构建神经网络模型的实用方法。