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

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。

代码内容

《动手学深度学习》PyTorch代码项目的章节如下：

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。

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。

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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