【Github】项目名：Dive – into – DL – PyTorch：将原书MXNet实现改为PyTorch实现
一、项目简介
本仓库主要包含code和docs两个文件夹（外加一些数据存放在data中）。code文件夹是每章相关jupyternotebook代码（基于PyTorch）；docs文件夹是markdown格式的《动手学深度学习》书中相关内容，利用docsify将网页文档部署到GitHub Pages上。由于原书使用MXNet框架，docs内容可能与原书略有不同，但整体内容一样。原书作者包括阿斯顿·张、李沐等，并且有中英版本的差异，针对英文版的PyTorch重构也可参考该项目。
二、面向人群
本项目面向对深度学习感兴趣，尤其是想使用PyTorch进行深度学习的人。不需要有深度学习或者机器学习背景知识，只需了解基础数学和编程，如基础线性代数、微分、概率和基础Python编程。
三、食用方法
方法一
仓库包含latex公式，github的markdown原生不支持公式显示，docs文件夹已部署到GitHub Pages上，查看文档最简便的方法是直接访问项目网页版。若要运行代码需clone项目后运行code文件夹下相关代码。
方法二
先安装docsify – cli工具：npm i docsify – cli – g，将项目clone到本地：git clone https://github.com/ShusenTang/Dive – into – DL – PyTorch.git，进入项目目录cd Dive – into – DL – PyTorch，然后运行一个本地服务器docsify serve docs，就可在http://localhost:3000实时访问文档网页渲染效果。
方法三
如果不想安装docsify – cli工具且电脑未安装Node.js，想在本地浏览文档，可在docker容器中运行网页服务。先将项目clone到本地：git clone https://github.com/ShusenTang/Dive – into – DL – PyTorch.git，进入项目目录cd Dive – into – DL – PyTorch，使用docker build – t d2dl.创建一个名为「d2dl」的docker镜像，镜像创建好后，运行dockerrun – dp3000:3000 d2dl，最后在浏览器中打开http://localhost:3000/#/访问文档。
四、项目总结
这是一个很有意义的项目，将《动手学深度学习》原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。希望大家可以积极参与讨论，如果有任何问题或者建议，欢迎在评论区留言。
项目地址
数据统计
数据评估
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