李沐深度学习github

李沐（Mu Li）是一位在深度学习领域非常知名的研究人员和工程师，他是开源社区MXNet项目的创始人之一，并且是该项目的主要贡献者之一。你可以在他的GitHub上找到他的一些深度学习相关的项目和代码。具体来说，他在GitHub上有一个个人仓库，地址是https://github.com/mli。你可以在这里找到他的一些开源项目和代码。

相关问题

李沐，动动手学习深度学习github项目

1. GluonCV：一个基于MXNet/Gluon的计算机视觉工具库，包括各种经典模型、数据集、预处理和评估等内容。

2. MXNet：一个基于深度学习的分布式计算框架，支持多种编程语言和计算设备，包括CPU、GPU和TPU等。

3. D2L：《动手学深度学习》的代码实现，基于MXNet/Gluon实现，包括各种深度学习基础和高级应用的代码实现。

4. Tensorflow：Google开发的深度学习框架，支持多种编程语言和计算设备，包括CPU、GPU和TPU等。

5. PyTorch：Facebook开发的深度学习框架，支持动态图和静态图两种计算图，具有易用性和高灵活性的特点。

6. TensorFlow-Examples：一系列TensorFlow的示例代码，覆盖了各种深度学习应用场景和技术细节。

7. PyTorch-Examples：一系列PyTorch的示例代码，覆盖了各种深度学习应用场景和技术细节。

8. Keras：一个高级深度学习API，支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。

9. Caffe：一个经典的深度学习框架，支持多种深度学习模型和应用场景，包括图像分类、物体检测和语义分割等。

10. Torch：一个基于Lua语言的深度学习框架，支持多种深度学习模型和应用场景，包括自然语言处理和计算机视觉等。

李沐深度学习环境安装mac

以下是在Mac上安装李沐深度学习环境的步骤：

1.安装包管理工具Homebrew。在终端中输入以下命令：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2.安装Miniforge。在终端中输入以下命令：

brew install --cask miniforge

3.创建虚拟环境。在终端中输入以下命令：

conda create -n d2l python=3.8

4.激活虚拟环境。在终端中输入以下命令：

conda activate d2l

5.安装PyTorch。在终端中输入以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio

6.下载李沐Jupyter文件。在终端中输入以下命令：

git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-en.git

7.启动Jupyter Notebook。在终端中输入以下命令：

cd d2l-en
jupyter notebook

8.在浏览器中打开Jupyter Notebook，并选择要运行的代码。