nndl-practice

收录理由

这个仓库是邱锡鹏《神经网络与深度学习：案例与实践》的PyTorch配套代码，每一章都配有可运行的notebook，覆盖线性模型、前馈与卷积网络、循环网络、注意力机制、图网络以及大语言模型等主题。每章是一个自包含的notebook，附带简短的README说明实现要点，并有pytest做基础校验，代码拿过来就能跑，不用自己去猜细节。对跟着理论书学习的读者来说，它既是放在手边的复习参考，也是想快速查看某个常见架构的干净实现时的好去处。legacy目录里保留了第一版教材的numpy练习代码，让还在用旧材料的人也有个起点。教师也可以把notebook加测试的结构直接改成课程作业。