简介
《动手学深度学习》是一本面向实践者的深度学习入门教材，由李沐、阿斯顿·张等知名学者联合编写。该书以“理论与实践结合”为核心，通过代码、数学公式与文字叙述相结合的方式，帮助读者从零基础掌握深度学习核心概念与技术。官网（https://zh.d2l.ai/）提供免费在线版本及配套代码资源，支持多种深度学习框架，包括PyTorch、TensorFlow等。
特点
1. 多框架兼容：书中代码支持PyTorch、TensorFlow、MXNet等多个主流框架，适合不同学习需求。
2. 交互式学习：所有章节内容以Jupyter Notebook形式呈现，读者可直接运行代码并实时查看结果，增强学习体验。
3. 系统性教学：从基础数学知识到前沿模型（如Transformer、注意力机制），内容覆盖计算机视觉、自然语言处理等热门领域。
4. 社区支持：配套学习论坛提供技术讨论和问题解答，帮助学习者快速解决疑难。
如何使用
1. 环境配置：安装Python及Jupyter Notebook，通过Anaconda创建虚拟环境并安装d2l工具包。推荐使用PyTorch框架，运行pip install d2l torch torchvision一键安装依赖。
2. 学习路径：初学者建议按章节顺序学习，重点掌握线性代数、自动微分等基础章节；有经验者可跳转至卷积神经网络、循环神经网络等实战内容。
3. 代码实践：书中所有示例代码均可修改后重新运行，建议通过调整超参数（如学习率、批量大小）观察模型性能变化。
价格
纸质版官方定价85元，电商平台常以7-8折优惠销售。电子版在官网免费提供，包含完整内容与更新章节。教育机构批量采购可联系出版社获取教学配套资源。
学习Tips
1. 分阶段攻克：将全书分为“基础理论-现代技术-性能优化”三阶段，每阶段完成后通过Kaggle竞赛检验成果。
2. 善用辅助工具：利用d2l库封装的绘图函数（如d2l.plt）快速可视化训练过程，提升调试效率。
3. 结合视频课程：作者团队提供免费教学视频，复杂概念（如反向传播、注意力机制）建议视频与教材对照学习。
常见问题
Q：书中代码运行时提示d2l模块缺失？
A：需通过pip install d2l安装官方库，注意区分深度学习框架版本（如d2l.torch对应PyTorch实现）。
Q：数学基础薄弱如何入门？
A：重点掌握第2章预备知识，配合附录线性代数速查表。实际编码时可暂时跳过复杂推导，先理解代码实现逻辑。
Q：如何选择深度学习框架？
A：教学推荐PyTorch（灵活易调试），工业部署可同步学习TensorFlow。书中不同框架代码结构高度相似，掌握一种后易迁移。
Q：训练模型时出现过拟合怎么办？
A：参考正则化章节，尝试添加丢弃法（Dropout）、数据增强或调整网络深度。书中示例包含L2正则化等经典方法实现。
