李沐动手学深度学习
时间: 2025-06-03 20:40:41 浏览: 23
### 李沐《动手学深度学习》相关资源汇总
#### 关于李沐及其作品
李沐是亚马逊 AI 的主任科学家,在深度学习领域享有盛誉。他与其他作者共同撰写的《动手学深度学习》是一本专为中文读者设计的开源教材,提供了丰富的理论讲解和实践案例[^3]。
#### 资源获取途径
1. **官方 GitHub 仓库**:
官方维护了一个全面的 GitHub 仓库 `d2l-ai` (https://github.com/d2l-ai),其中包含了所有的代码示例、Jupyter Notebook 和教学幻灯片等内容[^4]。这是获取最新版本教程的最佳渠道。
2. **PDF 版本下载**:
尽管原项目基于 Markdown 编写,可能存在公式显示不便的问题,但有热心的学习者已将其编译为更易读的 PDF 文件。特别是来自中国海洋大学的一位大三学生完成了 PyTorch 版本的完整 PDF 制作工作,极大地方便了用户的阅读体验[^2]。
3. **社区整理笔记**:
社区中有许多爱好者分享了自己的学习心得与总结文档。例如,“李沐-动手学深度学习笔记”就是一份依据 B 站视频课程精心整理的内容集合,适合希望深入理解知识点的人群使用[^1]。
#### 推荐工具与环境配置
为了充分利用这些资料并顺利完成实验部分的操作,建议安装 Python 及其科学计算库(如 NumPy, Pandas),同时还需要准备好支持 GPU 加速训练模型所需的框架——MXNet 或 PyTorch。对于初学者来说,可以直接通过 Anaconda 创建虚拟环境来简化依赖管理过程:
```bash
# 使用 conda 创建新环境
conda create --name d2l python=3.8
conda activate d2l
# 安装必要包
pip install mxnet-cu102 # 如果您拥有 NVIDIA 显卡,则可以选择 CUDA 支持版
pip install matplotlib jupyter notebook torch torchvision torchaudio
```
#### 学习提示
利用 Jupyter Notebook 是探索该书籍最理想的方式之一,因为它允许实时编辑代码片段并与之交互。如果遇到任何疑问或者想要参与讨论交流的话,可以访问论坛地址 http://discuss.d2l.ai/ 寻找解答和支持。
阅读全文
相关推荐

















