《动手学深度学习》第二版

《动手学深度学习》是什么

《动手学深度学习》的主要功能

• 可运行的交互式章节：每节均为Jupyter Notebook格式，读者可直接在网页或本地修改代码、调整超参数并查看结果。
• 多框架统一讲解：同一算法提供PyTorch、TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle四种实现，方便用户按需选择或对比学习。
• 完整知识体系覆盖：从预备知识（线性代数、概率）到前沿技术（Vision Transformer、大模型微调），结构清晰，循序渐进。
• 配套教学资源丰富：提供课程视频（B站）、课件、作业、习题解答及d2l API工具包，便于自学与课堂教学。
• 中英双语同步更新：中文版（zh.d2l.ai）与英文版（d2l.ai）内容基本同步，术语规范，语言通俗。
• 实战项目驱动：包含房价预测、CIFAR-10图像分类、狗品种识别、情感分析等Kaggle级项目，强化工程能力。
• 社区活跃支持：每章末附讨论链接，数千名学习者在GitHub和论坛交流问题、分享笔记。
• 完全免费开源：内容基于Apache 2.0协议开放，可自由下载、打印、改编或用于教学。

《动手学深度学习》官网地址：

《动手学深度学习》的应用场景

• 高校课程教材：被清华大学、上海交大等国内外高校用于深度学习、机器学习课程教学。
• 研究生科研入门：帮助非CS背景研究者快速掌握模型实现与调试方法。
• 工程师技能提升：从业者通过复现经典模型巩固基础，或参考代码构建工业级应用。
• 竞赛选手训练：Kaggle参赛者利用书中项目模板快速搭建基线系统。
• 自学者系统学习：零基础或有经验者均可按章节进度构建完整知识图谱。
• 教师备课参考：教育工作者直接采用其Notebook作为实验课材料，节省开发成本。

《动手学深度学习》常见问题有哪些

• 要数学基础吗？
  需要高中以上数学水平，书中第2章专门复习线性代数、微积分和概率，边用边学即可。
• 必须会Python吗？
  是的，建议掌握基础Python和NumPy操作；书中代码注释详细，初学者可配合视频逐步跟练。
• 有纸质书吗？
  有。《动手学深度学习（PyTorch版）》已由人民邮电出版社出版，在京东、当当有售，内容与在线版基本一致但排版更规范。
• 更新频繁吗？
  持续维护。第二版新增PaddlePaddle支持、大模型相关章节（如BERT微调、Transformer），并优化代码兼容性。
• 能只学一个框架吗？
  完全可以。虽然提供多框架实现，但任选其一（如PyTorch）通读全书不影响理解主线内容。
• 适合面试准备吗？
  适合打基础。书中涵盖多数大厂考察的核心模型与原理，但需额外补充系统设计与工程优化知识。