深度学习教材新增关键编程框架支持
《动手学深度学习》是一本开源互动式教材，以独特形式融合文本、数学和可执行代码。该书最初基于MXNet框架编写，近期新增了对PyTorch和TensorFlow两大框架的支持，旨在覆盖更广泛的机器学习开源社区。
多框架支持的意义
- 教学优势：读者可在同一章节中并行查看三种框架（MXNet/PyTorch/TensorFlow）的代码实现，直接对比不同框架的执行结果
- 实践需求：机器学习从业者常需掌握多种框架以适配不同研究环境或工作场景
- 社区协作：来自全球多所高校及企业的开发者共同贡献了PyTorch和TensorFlow的代码适配
技术实现挑战
- TensorFlow 2.0与MXNet架构相似度较高，但早期版本差异显著
- 需确保卷积神经网络等模型在三种框架中的实现效果一致
- 中文版本的内容同步仍需完善工具链支持
应用成效
- 新增框架后三个月内用户量增长40%
- 已被纳入某机构机器学习大学课程体系
- 持续通过GitHub接收全球用户的代码贡献与反馈
该书始终保持开源迭代模式，所有内容通过Jupyter笔记本形式维护，支持实时代码运行和跨框架对比学习，成为机器学习教育领域的重要基础设施。
项目地址：d2l.ai
