title: source-d2l-zh-pytorch tags:

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pytorch type: source source: raw/Documents/d2l-zh-pytorch author: D2L Developers date: 2026-04-27 url: https://d2l.ai created: 2026-04-27 updated: 2026-04-27 ---

source-d2l-zh-pytorch

[!abstract] raw/Documents/d2l-zh-pytorch/ 是《动手学深度学习》的 PyTorch 版本源码型教材目录。它不是单篇 OCR 文本，而是一套按章节组织的 ipynb 教材、示例代码和参考文献集合，适合作为 [[机器学习基础]] 与 [[深度学习]] 的系统化补充来源。

来源定位

入口文件 index.ipynb 明确给出全书目录，覆盖预备知识、线性网络、多层感知机、卷积网络、循环网络、注意力机制、优化、计算性能、计算机视觉、NLP 预训练与 NLP 应用。
chapter_attention-mechanisms/index.ipynb 等章节索引说明该来源并非零散笔记，而是按主题完整组织的教程型教材。
setup.py 表明这套资料围绕 d2l 包和 PyTorch 教学环境组织，偏“可运行示例 + 概念解释 + 章节练习”。
d2l.bib 汇集了大量经典论文与教材引用，可作为后续扩展概念页、论文精读页时的参考入口。

适合补充的主题

[[机器学习基础]]：可补强从线性模型、多层感知机到训练流程的连续学习路径。
[[深度学习]]：可补强 CNN、RNN、注意力机制、Transformer、优化策略、工程性能与应用章节。
[[Transformer]]、[[注意力机制]]、[[ResNet]] 等现有概念页：后续精读时可以从这里补入更系统的教学解释和代码视角。

当前不做的事

不把整套 ipynb 逐章改写成大量低价值摘要页。
不管理其 img/ 下图片资源，也不把图片纳入本次知识库维护提交。
不把它当成唯一来源；它是现有 Joplin 笔记和 OCR 书籍之外的一套系统化补充。

来源入口

[[raw/Documents/d2l-zh-pytorch/index.ipynb]]
[[raw/Documents/d2l-zh-pytorch/chapter_attention-mechanisms/index.ipynb]]
[[raw/Documents/d2l-zh-pytorch/setup.py]]
[[raw/Documents/d2l-zh-pytorch/d2l.bib]]

相关页面

[[Documents资料库]]
[[机器学习基础]]
[[深度学习]]
[[Transformer]]
[[注意力机制]]