Dive-into-DL-PyTorch

收录理由

原书《动手学深度学习》的代码示例基于MXNet，对习惯用PyTorch的读者来说，边读边敲代码总有些隔阂。这个项目把书中各章代码逐一改写为PyTorch实现，让你能顺着原书讲解，直接运行配套的notebook来验证想法。内容从线性回归、softmax起步，一路覆盖卷积网络、循环网络，再延伸到优化算法、多GPU训练、目标检测和词向量等实用主题。每章既有可读性强的Markdown说明，也有可执行的notebook，还提供了在线浏览的站点，你可以直接在线阅读，也可以克隆到本地慢慢实验。只要具备基础的Python和数学知识，不依赖正式课程，自己就能按部就班地学完。对于想用PyTorch重走经典教材的读者，这份资源省去了自行转换代码的麻烦，让学习路径顺畅不少。