D2L ·《动手学深度学习》开源中文教材 · 中文使用指南
项目仓库： https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
开源协议：CC BY-NC-SA 4.0（以仓库 LICENSE 为准） · 在线版：zh.d2l.ai（第二版） · 英文版：d2l-en · 形态：开源教材 + 可运行 notebook
1 项目简介
《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning，D2L）是一本开源深度学习教材，主张"理解深度学习的最佳方法是学以致用"：在同一处讲清概念、数学、批判性思维与可运行代码。
1.1 核心信息一览
| 项目项 | 内容 |
|---|---|
| 项目名称 | D2L（动手学深度学习） |
| 仓库地址 | github.com/d2l-ai/d2l-zh |
| 项目定位 | 开源深度学习中文教材 |
| 在线版 | zh.d2l.ai（第二版） |
| 英文版 | github.com/d2l-ai/d2l-en |
1.2 适用场景
- 系统学深度学习，兼顾数学原理与工程实现。
- 高校用作教材或参考书。
2 目标（官方）
- 所有人免费在线获取。
- 足够技术深度，帮读者成为深度学习应用科学家。
- 含可运行代码，可修改、观察、实验。
- 社区快速迭代。
- 论坛答疑交流。
3 官方界面预览
封面为 D2L 官方配图。官方 README 另含公式、图、代码、notebook 示例图。
4 官方跳转链接汇总
| 类别 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| 仓库主页 | https://github.com/d2l-ai/d2l-zh | 中文版源码 |
| 在线版 | zh.d2l.ai | 第二版 |
| 安装说明 | zh.d2l.ai/chapter_installation | 环境与代码 |
| 英文版 | github.com/d2l-ai/d2l-en | 英文开源项目 |
5 前置要求
- 按官方安装说明准备 Python / 深度学习框架环境。
6 方式一：在线阅读（推荐）
# 浏览器打开 https://zh.d2l.ai7 方式二：运行书中源代码
# 参考官方安装说明
# https://zh.d2l.ai/chapter_installation/index.html8 配置项说明
- 框架支持按书中说明（MXNet / PyTorch / TensorFlow 等）。
- notebook 可在线或本地运行。
9 常用运维命令
# 无服务运维；star 仓库跟踪更新10 常见故障排查
- 环境问题：按官方安装说明逐节配置；论坛答疑。
11 风险与合规说明
- 内容 CC BY-NC-SA 4.0；引用请按官方 BibTeX（Zhang et al. 2023, Cambridge University Press）。
- 本文内容来自官方 README，随版本更新，以 zh.d2l.ai 为准。