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About the developer

TrickyGo
3.1K Stars 709 Forks Apache License 2.0 360 Commits 19 Opened issues

Description

本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为TensorFlow 2.0实现,项目已得到李沐老师的认可

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Contributors list

# 11,860
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# 25,663
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Python
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HTML
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pytorch
pytorch...
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# 47,923
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# 24,715
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tensorf...
6 commits
# 108,833
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tensorf...
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hugo
3 commits
# 126,630
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# 151,341
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# 119,678
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# 199,808
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Python
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1 commit
封面

本项目《动手学深度学习》 原书中MXNet代码实现改为TensorFlow2实现。经过archersama的导师咨询李沐老师,这个项目的实施已得到李沐老师的同意。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

此书的版本存在一些不同,本项目主要针对此书的中文版进行TensorFlow2重构。另外,本项目也参考了对此书中文版进行PyTorch重构的项目Dive-into-DL-PyTorch,在此表示感谢。

现已更新到十章,持续更新中。。。

项目已被机器之心等多家公众号报导,并且受到原作者李沐的认可

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)。其中code文件夹就是每章相关jupyter notebook代码(基于TensorFlow2);docs文件夹就是markdown格式的《动手学深度学习》书中的相关内容,然后利用docsify将网页文档部署到GitHub Pages上,由于原书使用的是MXNet框架,所以docs内容可能与原书略有不同,但是整体内容是一样的。欢迎对本项目做出贡献或提出issue。

面向人群

本项目面向对深度学习感兴趣,尤其是想使用TensorFlow2进行深度学习的童鞋。本项目并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,你只需了解基础的数学和编程,如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的Python编程。

食用方法

方法一

本仓库包含一些latex公式,但github的markdown原生是不支持公式显示的,而docs文件夹已经利用docsify被部署到了GitHub Pages上,所以查看文档最简便的方法就是直接访问本项目网页版。当然如果你还想跑一下运行相关代码的话还是得把本项目clone下来,然后运行code文件夹下相关代码。

方法二

你还可以在本地访问文档,先安装

docsify-cli
工具:
shell
npm i docsify-cli -g
然后将本项目clone到本地:
shell
git clone https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0
cd Dive-into-DL-TensorFlow2.0
然后运行一个本地服务器,这样就可以很方便的在
http://localhost:3000
实时访问文档网页渲染效果。
shell
docsify serve docs

Contributors ✨

这个项目的发起人及主要贡献者如下


archersama

💻(leader)

TrickyGo

💻

SwordFaith

💻

ShusenTang

💻

LIANGQINGYUAN

💻

目录

持续更新中......

原书地址

中文版:动手学深度学习 | Github仓库
English Version: Dive into Deep Learning | Github Repo

引用

如果您在研究中使用了这个项目请引用原书:

@book{zhang2019dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Aston Zhang and Zachary C. Lipton and Mu Li and Alexander J. Smola},
    note={\url{http://www.d2l.ai}},
    year={2019}
}

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