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jupyter

### 李沐深度学习Jupyter资源汇总

#### 教程与笔记
李沐在其著作《动手学深度学习》中提供了丰富的教程和实例，这些材料不仅涵盖了理论基础还包含了实践指导。对于希望深入了解如何利用Jupyter Notebook进行实验的学习者来说，《动手学深度学习》是一个非常好的起点[^1]。

#### 示例代码
书中附带了大量的Python代码片段以及完整的项目案例，读者可以通过执行书中的例子来加深理解并掌握技能。特别是针对Windows平台下的CUDA和PyTorch环境搭建部分，有详细的说明帮助用户顺利完成设置过程。

为了便于访问和使用，作者团队还在GitHub上维护了一个官方仓库，其中包含了所有章节对应的Jupyter笔记本文件。这使得学习者可以直接下载并在本地环境中运行这些预构建好的notebook来进行练习[^4]。

import torch
from d2l import torch as d2l

# 创建一个简单的张量用于测试
tensor_example = torch.tensor([1, 2, 3])
print(tensor_example)

通过上述链接可以找到更多由社区贡献的内容，比如个人学习笔记和其他开发者分享的经验技巧等[^2]。此外，还有许多第三方网站整理了关于RNN、CNN模型调优方面的参考资料可供查阅[^3]。