用PyTorch实现的李沐《动手学深度学习》,登上GitHub热榜,获得700+星

晓查 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

用PyTorch实现的李沐《动手学深度学习》,登上GitHub热榜

李沐老师的《动手学深度学习》是一本入门深度学习的优秀教材,也是各大在线书店的计算机类畅销书。

作为MXNet的作者之一,李沐老师的教材自然也是使用MXNet框架写成的。但是很多入坑机器学习的萌新们使用的却是PyTorch。

最近,来自印度理工学院的数据科学小组,把《动手学深度学习》这本书从MXNet“翻译”成了PyTorch,经过3个月的努力,这个项目已经基本完成,并登上了GitHub热榜,获得700+星。

用PyTorch实现的李沐《动手学深度学习》,登上GitHub热榜

代码内容

《动手学深度学习》PyTorch代码项目的章节如下:

用PyTorch实现的李沐《动手学深度学习》,登上GitHub热榜

需要注意的是,虽然它和中文版的章节序号略有差异,但是完全覆盖了中文版的内容。

该项目全部用Jupyter Notebook写成,可以在线查看实际效果。由于某些ipynb笔记本可能无法在Github中完美呈现,开发小队建议读者将代码下载到本地,或使用nbviewer在线查看。

用PyTorch实现的李沐《动手学深度学习》,登上GitHub热榜

补遗

《动手学深度学习》代码项目的完成度已经很高,但还有6个小节没有完成,开发小队希望其他人加入pull request,一方面可以代码做贡献。

目前缺失的几个章节为:

10.11 Bidirectional Recurrent Neural Networks

11.2 Sequence to Sequence with Attention Mechanism

11.3 Transformer

12.7 Adagrad

12.9 Adadelta

12.10 Adam

好在,这都是一些基础代码,可以很容易地在其他地方找到PyTorch实现。

用PyTorch实现的李沐《动手学深度学习》,登上GitHub热榜

传送门

《动手学深度学习》电子版:

https://zh.d2l.ai/

d2l-pytorch项目地址:

https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch

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