动手学深度学习

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《动手学深度学习》由李沐、阿斯顿·张等顶尖学者编写，完全免费在线阅读，代码可运行、可修改，提供PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等多种框架实现。豆瓣评分9.3，全球500多所大学选用，是深度学习领域公认的入门经典。

收录时间：
2026-05-03
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开源免费深度学习教科书 · 代码+数学+文字 · PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle

《动手学深度学习》是一本面向中文读者的可运行、可讨论、开源免费的深度学习教科书。由亚马逊资深首席科学家李沐、阿斯顿·张、Zachary C. Lipton等顶尖学者共同编写，覆盖90年代至今最重要的模型，每一章都是一个可运行、可修改的Jupyter记事本，提供PyTorch、TensorFlow和PaddlePaddle等多种框架下的完整实现。该书被全球超过500所大学用作教材或参考书，豆瓣评分高达9.3分，被誉为“最适合工业界研发工程师学习的深度学习书籍”。

⚡️ 核心特色

特色维度详细介绍
交互式学习体验每一节都是一个可运行的Jupyter记事本，读者可以在浏览器中直接修改代码、调整超参数，实时获得反馈，通过试错积累实战经验。
三行代码转换框架代码示例同时提供PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle四种实现，读者可通过替换头部import语句在框架间自由切换。
“代码+数学+文字”三位一体不仅阐明算法原理，还通过完整代码演示如何从零开始实现模型，并用真实数据提供交互式学习体验。
完全免费+开源更新所有内容永久免费在线阅读，通过GitHub持续更新，还可参与社区讨论。
海量配套资源包含视频课程、教学PPT、习题、论坛，支持自学与教学双向需求。

📚 内容结构

部分核心内容
基础篇预备知识（环境安装、数据操作、自动求导、线性代数、概率）、深度学习基础（线性回归、softmax回归、多层感知机）
算法篇深度学习计算（层和块、参数管理、自定义层）、卷积神经网络（LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet等）、循环神经网络（RNN、GRU、LSTM、seq2seq）
进阶篇优化算法、计算性能、计算机视觉、自然语言处理（BERT预训练、微调）、注意力机制、生成对抗网络、强化学习

💰 价格方案

类型版本价格说明
免费在线版电子版¥0，包含所有章节、代码和交互功能，持续更新
纸质版(第二版)PyTorch版京东/当当等平台购买，具体价格以平台为准
纸质版(第一版)全彩精装/黑白平装曾登顶京东新书榜第一，已基本售罄，存少量库存

🎯 适合人群

人群使用价值
高校学生适合入门深度学习的本科生、研究生，零基础可学，但需具备Python编程和基础数学知识。
AI研发工程师快速上手实践深度学习模型，提高开发效率。
高校教师可参考本书设计课程，使用配套课件和习题。
自学者通过每个章节的可执行代码快速入门，边学边练。
企业培训系统化培养团队AI能力，从理论到实战。

💡 用户评价

李沐编写的《动手学深度学习》在全球拥有超过80位独立贡献者，已被全球500多所大学采用为教材。地平线公司创始人兼CEO余凯评价道：“这本书是最适合工业界研发工程师学习的，我毫无保留地向广大的读者们强烈推荐。”豆瓣评分高达9.3分，是深度学习领域评分最高的入门教材之一。

📱 如何访问与学习

在线版：https://zh.d2l.ai，无需安装，直接在浏览器阅读。

配套视频： 基于该书PyTorch版的教学视频可在B站免费观看。

练习与讨论： 每章附有习题，公式及代码问题可在论坛(discuss.d2l.ai)交流。

离线PDF： 可在GitHub仓库下载离线版，适合在 Kindle 等设备上阅读。

课堂与作业： 课件、作业等资源可参考伯克利“深度学习导论”课程大纲。

🔗 相关工具推荐

资源名称类型主要特点
PyTorch官方教程框架文档PyTorch入门与实践，与本书PyTorch版互补
TensorFlow官方教程框架文档TensorFlow 2.x实战指南
Fast.ai免费深度学习课程注重实战，上层API封装，适合快速上手

❓ 快速问答

Q1：学习这本书需要什么基础？
A：需要具备基础的Python编程能力和本科水平的数学知识（线性代数、概率论、微积分）。

Q2：第一版和第二版有什么区别？
A：第一版仅支持MXNet框架；第二版全面升级，同时提供PyTorch、TensorFlow、MXNet和PaddlePaddle四种实现，并新增了注意力机制、BERT预训练等前沿内容。

Q3：电子版和纸质版内容一样吗？
A：内容基本一致，在线版更新更快，包含最新代码实现；纸质版在排版和校对上更符合阅读习惯。

Q4：配套视频怎么看？
A：在B站搜索“动手学深度学习”即可找到全套教学视频，由李沐亲自讲解，基于该书PyTorch版制作，免费观看。

Q5：可以看到中文版吗？
A：可以，该书是面向中文读者的，官网默认为中文版，且支持中英文切换。

🎯 总结：为什么选择《动手学深度学习》

核心价值： 本书作为全球深度学习领域的现象级入门教程，将数学理论、算法原理与可执行代码无缝融合，为初学者提供了一条低门槛、高反馈的AI学习路径，实现了从理论到应用的平滑过渡。

技术前瞻： 李沐等作者来自学术界与工业界一线，内容紧跟AI前沿技术发展，第二版新增了注意力机制、Transformer、BERT预训练等近年来最重要的突破。

社区强大： GitHub超3万星标，全球社区持续贡献，确保内容的持续更新和错误修正。

综合推荐： 如果正在寻找一本理论与实践并重、代码示例丰富且完全免费的深度学习教材，《动手学深度学习》无疑是全球范围内最值得推荐的选择。

💡 一句话总结：《动手学深度学习》—将代码、数学和文字融为一体的深度学习教科书，让每个人都能动手学AI。
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