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DeepLearning_study

动手学深度学习练习。

代码来源：《动手学深度学习》 PyTorch 版，位于 pytorch/。

文件夹 ↔ 书本章节对照

pytorch/ 下的文件夹按字母序排列，与书本章节顺序不一致，下表按书的顺序列出。

书本章节	文件夹
前言 / 安装 / 符号	chapter_preface · chapter_installation · chapter_notation
1. 引言	chapter_introduction
2. 预备知识	chapter_preliminaries
3. 线性神经网络	chapter_linear-networks
4. 多层感知机	chapter_multilayer-perceptrons
5. 深度学习计算	chapter_deep-learning-computation
6. 卷积神经网络	chapter_convolutional-neural-networks
7. 现代卷积神经网络	chapter_convolutional-modern
8. 循环神经网络	chapter_recurrent-neural-networks
9. 现代循环神经网络	chapter_recurrent-modern
10. 注意力机制	chapter_attention-mechanisms
11. 优化算法	chapter_optimization
12. 计算性能	chapter_computational-performance
13. 计算机视觉	chapter_computer-vision
14. 自然语言处理：预训练	chapter_natural-language-processing-pretraining
15. 自然语言处理：应用	chapter_natural-language-processing-applications
16. 附录：深度学习工具	chapter_appendix-tools-for-deep-learning
17. 参考文献	chapter_references

使用提示

• 每个文件夹里的 index.ipynb 是该章目录页，列出本章各节链接。建议从它进入，不必逐个翻文件夹。
• 文件名即小节名，可直接对照书本目录，例如 linear-regression-scratch.ipynb 对应「线性回归的从零开始实现」。
• 运行 notebook 需要先安装 d2l 包（pytorch/setup.py），否则每个 notebook 的导入单元格会报错。