不久前，自称“业余up主”的AI大神李沐开源了一个剪辑神器 ，再圈一波技术粉！
图1：该项目在github上的页面展示
事实上，这位up主可并不业余，反而是妥妥的AI界卓越先驱。对于AI圈的技术人来说，李沐简直家喻户晓，网友们亲切地称他为
“沐神”
。
与之齐名的还有他经久不息的长红之作——
《动手学深度学习》
。
这本书自从问世之后，便成为了读者追捧的书中“常青树”。这本书的战绩可以说让同类读物望尘莫及——曾霸榜京东图书，稳居热销榜
Top 1，豆瓣评分至今高达9.3
，甚至连国内外知名企业、投资机构的高管们都鼎力推荐。
大红之后，李沐没有因此懈怠。他希望能像迭代更新代码一样更新内容，让书中的内容始终贴合读者最新需求。在和学习者们互动中，他发现：不少作者
希望能提供更“实用”的代码
，因为开源项目大部分都采用
TF或PyTorch
编写，书中代码却用的是Gluon。
对读者有求必应的沐神，怎么可能怠慢读者？
为了让读者更好地
“动手学”
，他决定再给本书加
点料、升升级
。于是，这本
《动手学深度学习（PyTorch版）》
应运而生。
下面小异就带大家先睹为快，看这本封神之作如何再创辉煌！
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AI大神李沐力作，看完即跪！
尽管已经有很多读者对李沐很熟悉了，但小异觉得，还是有必要回顾一下他的封神履历，神之所以被称作神，一定有他的理由！
甚至在一部分读者还没出生时，李沐就开始了计算机相关的研究。
2004 年，李沐从上海交通大学计算机系 ACM 班毕业。ACM 班取名源于国际科学教育计算机组织美国计算机学会（Association of Computing Machinery），
旨在培养计算机科学家
。彼时的他，在学校就被称作“沐哥”，还留下了不少传说。
毕业后，李沐先后在微软亚洲研究院、香港科技大学实习和担任研究助理。这些经历也彻底打开了他的视野，让他了解到更多先进的国际理念。
之后，沐神开始在百度的工作。虽然只有短短一年时间，他却在担任高级研究员期间创建了一套
分布式机器学习广告系统
，真是应了那句程序员名言——“talk is cheap, show me the code”。
“百度的经历让我学到了很多，也更清楚地发现了自己的短板。但是当时国内做系统方向的人比较少，所以我还是选择了去美国继续攻读博士。”
2012年，李沐决定重回学校，进入美国卡内基梅隆大学计算机系攻读博士。读博期间，他专注于分布式系统和机器学习算法的研究，在理论、机器学习、应用和操作系统等多个领域的顶级学术会议上发表过论文。
五年的研究，既奠定了他日后封神的基础，也让亚马逊向他抛来了橄榄枝。
初到亚马逊时，人工智能部门才刚刚成立，急需深度学习人才，而李沐就是那个
天选之人
。
在他的刻苦钻研下，全世界最受欢迎的深度学习框架之一MXNet诞生了，包括 AWS 亚马逊在内的很多企业都将 MXNet 作为
主流支持框架
。
无可比拟的经历让李沐在深度学习界彻底站稳了脚跟，成为了不可或缺的中流砥柱，也配得上
亚马逊首席科学家
的头衔。
不过，听了这么多开挂经历，你可千万别把他想象成“高冷学霸”。事实上，他可是一名名副其实的知识网红，要不怎么会有那么多人戏称其为“沐神”。在各种学习平台上，经常可见他活跃的身影，他至今已俘获了近百万粉丝。
他把斯坦福大学开设的《实用机器学习》课程专门用中文重新录制上传到B站，还开设了经典论文精读系列，甚至连《动手学深度学习》都有配套课程。他还是深度学习话题2021 年度新知答主，获得了12.6万次的点赞。
这些专业内容不仅让粉丝们叫好，也征服了专业学者。AI老师们纷纷将沐神的创作推荐给学生，甚至连导师自己也加入粉丝团追更。有网友表示，自己研究生复试时要说“
师从李沐
”。
可见，网红“沐神”的称号名副其实。
十年磨一剑。
过硬的学术背景、丰富研发经验和敏锐的需求洞察力
，这三板斧为书籍的爆火奠定了基础。不论是内容专业度、讲解清晰度，还是实践指导意义，这本书都对得起神作这个名头。
图2：书中形象地解基础知识
“让深度学习平易近人，教会人们概念、背景和代码。”
这是前言中显眼的一句话，也是李沐创作的核心理念。
一切从读者出发，全书重磅升级
一切从读者出发，李沐的这种理念贯穿整本书。
在内容设计上，完全从零开始教授深度学习，不仅阐述了深度学习的技术与应用，还介绍如何解决实际问题；
讲解风格上，几乎列举的都是生活中的常见案例，并且尽可能细致地、用通俗易懂的语言讲解技术原理，降低了理解门槛；
实践意义上，能够做到书名中所提的“动手学”，包含可运行的代码，带给读者全新的、多方位交互式的深度学习的学习体验。
与原版书一样，全书仍分为三大部分：
▮
第一部分（第 1 章～第 4 章）包括基础知识和预备知识
▮第二部分（第 5 章～第 10 章）集中讨论现代深度学习技术
▮第三部分（第 11 章～第 15 章）讨论可伸缩性、效率和应用程序
图3：本书结构
随着技术的发展，教程也有所精进。这一版书中还新增了注意力机制、预训练等内容，代码也更加实用，基本都转化为了PyTorch，均在最新版本的PyTorch下通过了测试。如同原书一样，也是用Jupyter Notebook写的，以便更好地展示代码与文字解释。
我们可以通过下面的案例看到原版代码和PyTorch版之间的区别。
图4：左为原版代码，右为PyTorch版代码
为了充分保证读者能够动手学，创作团队给出了丰富的配套资源，既可以登录异步图书社区获取本书源代码和全书彩色图片，也可以登录中文版论坛与其他网友一起交流。
大神出手，全员盛赞！
手握着干货满满的教程，豆瓣上有74.5%的网友给出了5星满分的超高评价，各位读者们纷纷发言打call：
最好的深度学习入门教材！没有之一！友好到爆的实践体验，思路清晰地从零实现，推荐使用pytorch版本网页，毕竟我pytorch天下无敌……”
——豆瓣网友肉粽
“特别好的基础书，代码很详尽，基本把深度学习、卷积神经网络和计算机视觉里的基本概念搞明白了。以后实验的时候还是得精读代码，期待二刷，想入门深度学习的人看这本书没毛病。”
—— 豆瓣网友谢谢哥哥
这本教材甚至改变了很多同学的生活轨迹。有人已经能够实现自己研究领域的一些论文，有跨专业小白掌握了专业知识，甚至还有年过50的读者跟完了全部配套课程。
如沐春风
，是学生们提到最多的关键词。
一本好书产生的影响往往不仅仅是对读者本身的，更会对行业产生震撼，这本书也不例外。无论是学术界还是工业界的中外大佬们都给出了高度评价——
这是一本基于深度学习框架的深度学习实战图书，可以帮助读者快速上手并掌握使用深度学习工具的基本技能。
—— 香港科技大学计算机系和数学系教授ASA 院士、IMS 院士张潼
这是对机器学习文献的一个很受欢迎的补充，重点是通过集成 Jupyter 记事本实现的动手经验。
——ACM 院士、德国国家科学院院士、
德国马克斯 • 普朗克研究所智能系统院院长Bernhard Scholkopf
作为在 AI 学术界和工业界都长期工作过的人，我特别赞赏这种手脑一体的学习方式，既能增强实践能力，又可以在解决问题中锻炼独立思考和批判性思维。
——复旦大学“浩清”教授、人工智能创新与产业研究院院长漆远
“本书是优秀的深度学习教材，值得任何想了解深度学习何以引爆人工智能革命的人关注
——这场革命是我们所处时代中最强的科技力量。”NVIDIA 创始人、首席执行官黄仁勋
未来已来，要上车，就现在！
当前，深度学习已经渗透进生活的方方面面。
据数据，2022年全球深度学习市场规模到达到了5285.82亿元，预估到2029年市场规模将以38.32%的增速达到37017.22亿元，可谓前景满满。
2023年也将有多场AI大会在中国召开，届时全球研究者、专家、工作者等将汇聚一堂，打造一场机器学习盛宴。
如果你也想像他们一样为AI事业添砖加瓦，甚至成为瞩目的焦点，那么站在巨人的肩上，势必能让你事半功倍，尽快攀上深度学习巅峰。
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文案：老王sai 编辑：fine. 审校：桐希、罗玉淇、刘雅思
参考来源：
1. 李沐“动手学深度学习”中文课程笔记来了，代码还有详细中文注释
2. 从ACM班、百度到亚马逊，深度学习大牛李沐的开挂人生
3. PyTorch版《动手学深度学习》开源了，最美DL书遇上最赞DL框架
4. AI大神李沐B站走红！连博导们都在追更，还亲自带你逐段读懂论文
5. 李沐知乎：《动手学深度学习》新增PyTorch实现《动手学深度学习》书主页
—END—
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