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Feb 23, 2020
Dec 28, 2019

README.md

封面

本项目《动手学深度学习》 原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

此书的版本存在一些不同,针对此书英文版的PyTorch重构可参考这个项目。 There are some differences between the Chinese and English versions of this book. For the PyTorch modifying of the English version, you can refer to this repo.

简介

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,然后利用docsify将网页文档部署到GitHub Pages上,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。

食用方法

方法一

本仓库包含一些latex公式,但github的markdown原生是不支持公式显示的,而docs文件夹已经利用docsify被部署到了GitHub Pages上,所以查看文档最简便的方法就是直接访问本项目网页版。当然如果你还想跑一下运行相关代码的话还是得把本项目clone下来,然后运行code文件夹下相关代码。

方法二

你还可以在本地访问文档,先安装docsify-cli工具:

npm i docsify-cli -g

然后将本项目clone到本地:

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

然后运行一个本地服务器,这样就可以很方便的在http://localhost:3000实时访问文档网页渲染效果。

docsify serve docs

方法三

如果你不想安装docsify-cli工具,甚至你的电脑上都没有安装Node.js,而出于某些原因你又想在本地浏览文档,那么你可以在docker容器中运行网页服务。

首先将本项目clone到本地:

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

之后使用如下命令创建一个名称为「d2dl」的docker镜像:

docker build -t d2dl .

镜像创建好后,运行如下命令创建一个新的容器:

docker run -dp 3000:3000 d2dl

最后在浏览器中打开这个地址http://localhost:3000/#/,就能愉快地访问文档了。适合那些不想在电脑上装太多工具的小伙伴。

目录

持续更新中......

原书地址

中文版:动手学深度学习 | Github仓库
English Version: Dive into Deep Learning | Github Repo

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={2020}
}

About

本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。

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No releases published

Packages

No packages published

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