李沐老師的《動手學深度學習》已經(jīng)有Pytorch和TensorFlow的實現(xiàn)了，并且有了中文版。

網(wǎng)址：http://d2l.ai/

簡介

李沐老師的《動手學深度學習》自一年前發(fā)布以來廣受歡迎，即使所有內(nèi)容都提供了免費的網(wǎng)頁和PDF版，仍然有大量讀者購買實體書。實體版曾一度在計算機類新書里排名前三。

在過去一年里李沐老師團隊主要關注在英文版的開發(fā)，包括了19年年初在伯克利用本書作為教材教授深度學習，之后重構(gòu)了代碼，改成了基于大家更喜愛的Numpy接口。同時我團隊不斷改進和加入新的內(nèi)容，包括全新的深度學習數(shù)學、推薦系統(tǒng)、生成對抗網(wǎng)絡，并重寫了自然語言處理，加入包括BERT在內(nèi)的新進展。目前的英文版已經(jīng)長達一千頁。

17年左右李沐老師團隊開始這個項目，一開始是作為MXNet文檔開始的。隨著不斷的迭代我們慢慢的將它寫成了一本結(jié)合算法、圖示和代碼的深度學習教材。目前為止，我們知道至少有85所大學使用它作為教材。

美國學校包括CMU（面向研究生的10-701，授課老師是Tom Mitchell。這門課是李沐老師不僅上過也做過助教），Stanford（李飛飛老師開的傳奇的cs231n），Berkeley，MIT等多所知名學校。

國內(nèi)也可以數(shù)出很多名字：清華，北大，浙大，復旦，上交。在GTC前，Nvidia創(chuàng)始人Jensen Huang特意寫了推薦語：

“Dive into Deep Learning is an excellent text on deep learning and deserves attention from anyone who wants to learn why deep learning has ignited the AI revolution”

隨著影響力變大，李沐老師團隊感到責任越來越大。團隊的目標也從“為MXNet寫個好文檔”變成“讓更多人能容易學習并使用深度學習技術”。

PyTorch和TensorFlow的實現(xiàn)

這個目標邁出了重要的一步：本書的前7章，從線性模型到現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，提供基于PyTorch的實現(xiàn)。

這次PyTorch的翻譯也是來自社區(qū)的貢獻：來自IIT Roorkee的團隊翻譯了一個版本 https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch，之后我們一起合作將代碼合并到了主干。

本書網(wǎng)址在Dive into Deep Learningd2l.ai大家可以前往對應章節(jié)的網(wǎng)頁，點擊任意Pytorch的標簽欄就可以完成轉(zhuǎn)換。

同之前一樣，每個章節(jié)就是一個可執(zhí)行的Jupyter記事本。不僅可以本地執(zhí)行，同時很方便在云上使用GPU運行。例如在AWS中國新上線的SageMaker

或者Google Colab（梯子自備）

繼上個月團隊發(fā)布了PyTorch實現(xiàn)后迎來了一大波小伙伴提交代碼，基于TensorFlow 2.0的前7章已經(jīng)發(fā)布了！這是官方通告。

最后，動手學深度學習是一個開源項目，項目倉庫：

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

常見問題

• PyTorch版本是獨立的項目嗎？

在源文件層面不同的實現(xiàn)是在同一個文件，通過tag區(qū)分開。文字部分基本是共享。

• 中文版什么時候出？

在英文版定稿后（希望是年底？）我們會組織翻譯中文。翻譯也已經(jīng)啟動了。敬請期待！

中文版地址：

https://zh.d2l.ai/

• 你們放棄MXNet了嗎？

雖然你經(jīng)常黑MXNet，但我們還是愛你，希望給你學習深度學習帶來方便。

參考

【1】http://d2l.ai/

【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/145719622

【3】https://zhuanlan.zhihu.com/p/157675926

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的李沐《动手学深度学习》新增PyTorch和TensorFlow实现，还有中文版的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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