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《动手学深度学习》PyTorch代码项目近日登上GitHub热榜，凭借其深度学习教材的丰富内容和PyTorch框架的完美对接，吸引了众多开发者的关注。

本项目由印度理工学院数据科学小组主导，经过数月努力完成了教材的PyTorch版本。相较于MXNet版本，代码在用户体验上有显著提升。尽管部分章节尚未完成，但开发团队表示其余内容可以从现有资源中轻松补充。

《动手学深度学习》中文版的核心内容构成了该PyTorch项目的基础，涵盖从基础概念到前沿技术。在GitHub上，该项目的代码 XBling 点 garnered Over 1000 starNeural Networks 动手学深度学习。

此外，该项目采用Jupyter Notebook格式，便于用户在线查看和实际操作。开发团队已发布部分笔记本，读者可随时下载或通过 nbviewer 在线浏览。

值得注意的是，部分章节尚未完成，开发小组欢迎社区贡献。尤其是11.2 Sequence to Sequence with Attention Mechanism、11.3 Transformer等内容，均可在现有资源中找到丰富的PyTorch实现。

《动手学深度学习》书籍电子版可在官方网站获取，纸质版讲解中的代码已迁移到 PyTorch 格式。D2L-PyTorch 项目在 GitHubкан added, 供 railways 使用。

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在学习过程中，记得善用代码示例，及时参与讨论，学习愉快！

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