动手学深度学习（Dive into Deep Learning，简称D2L）是面向中文读者打造的交互式开源深度学习学习资源，2.0版本完整覆盖从基础数学原理到Transformer、大模型微调等前沿技术的全链路知识体系，配套所有知识点的可运行Jupyter代码示例，支持PyTorch、MXNet、TensorFlow、飞桨等主流深度学习框架。目前该教程已被全球70多个国家的500多所大学纳入AI相关课程教学体系，累计学习用户超千万，是国内深度学习领域认可度最高的开源学习项目之一。
我们推荐动手学深度学习2.0版本，核心原因是它完美解决了传统AI学习"理论和实践脱节"的痛点：所有知识点都搭配可直接运行的代码，读者不需要手动配置复杂环境也能通过在线Jupyter环境实时修改参数、观察运行结果，200多位行业专家和高校老师参与内容迭代，2026年最新更新的大模型微调、多GPU分布式训练等前沿内容，完全匹配当前AI产业的实际需求，完全免费开源的模式大幅降低了普通人学习深度学习的门槛，是AI入门和进阶的首选学习资源。
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动手学深度学习的内容覆盖了从入门到工业级落地的全场景实战案例，不同学习阶段的用户都能找到对应的实践参考：
基于LeNet卷积神经网络实现MNIST手写数字分类任务，从零开始搭建网络结构，准确率可达98%以上，帮助新手快速理解卷积神经网络核心机制。
通过多层感知机模型完成Kaggle房价预测挑战赛，内置数据预处理、模型调优、结果提交的全流程指导，可直接拿到竞赛top20%的成绩。
基于Transformer架构实现中英机器翻译模型，完整覆盖数据集处理、编码器解码器搭建、束搜索推理全流程，可直接部署生产环境使用。
2026最新新增内容，完整演示LoRA低秩微调技术在开源大模型上的应用步骤，用户可快速在消费级GPU上完成大模型的定制化微调。
从线性代数、自动微分等预备知识，到CNN、RNN、Transformer、大模型微调等前沿技术，完整覆盖深度学习全知识体系，不存在知识断点。
所有代码示例同步提供PyTorch、MXNet、TensorFlow、飞桨四大主流框架的实现版本，用户可根据自己的工作需求自由选择，无需额外做框架适配。
每一个知识点都配套可直接运行的Jupyter文档，支持在线修改代码、调整超参数，实时反馈运行结果，告别纯理论的枯燥学习模式。
2026年最新更新了236集配套视频教程，由李沐等AI领域专家亲自讲解，搭配代码演示，视觉化呈现复杂算法的运行逻辑，降低理解门槛。
内置12个真实工业场景实战项目，覆盖计算机视觉、自然语言处理、时序预测等主流AI落地方向，代码可直接迁移到生产环境使用。
配套全球活跃的学习者社区，200多位核心贡献者在线答疑，学习过程中遇到的环境配置、代码报错、知识点疑问都能快速得到反馈。
根据自身使用习惯选择深度学习框架，完成Python和对应框架的环境配置，也可以直接使用官方提供的在线Jupyter运行环境，无需本地安装任何依赖。
结合自身基础选择学习路径：零基础用户按照章节顺序从预备知识开始学习，有基础的开发者可以直接跳转对应章节查询相关模型的实现方案。
一边阅读理论讲解内容，一边运行对应章节的Jupyter代码，手动调整超参数观察模型性能变化，加深对知识点的理解。
完成对应章节的配套练习，参与官方提供的实战案例训练，将所学知识整合应用到实际项目中，完成从理论到实操的能力转化。
没有深度学习相关基础的在校学生、转行从业者，可通过该教程从零开始系统搭建AI知识体系，无需额外付费购买昂贵的培训课程。
计算机相关专业的老师和学生，可将其作为深度学习官方教材，配套交互式代码和练习，大幅提升课堂教学和课后学习效率。
AI相关方向的科研工作者，可参考教程中的标准模型实现方案，快速复现前沿论文的实验结果，节省实验代码编写时间。
工业界的算法开发者，可通过教程学习最新的大模型微调、分布式训练等前沿技术，补齐技能短板，适配最新的AI产业需求。
备考人工智能、计算机视觉等方向研究生的考生，可将其作为专业课复习资料，覆盖几乎所有深度学习考点，配套练习巩固知识点。
从事大模型落地开发的工程师，可通过教程快速掌握Transformer底层原理和微调技术，提升大模型应用开发的能力。
重点学习卷积神经网络、注意力机制、优化算法模块，配合实战案例完成计算机视觉和NLP方向的项目训练，可直接应用到日常开发工作中。
直接采用官方提供的教学框架和PPT素材，搭配视频讲解资源搭建系统化课程体系，降低备课成本，提升学生的实操能力。
重点参考教程中的模型实现范式和实验设计思路，快速复现前沿论文的基线模型，加速科研项目的实验进度，提升论文产出效率。
从注意力机制章节开始深入学习，搭配2026年最新更新的大模型微调相关内容，快速掌握LoRA、分布式训练等核心技能。
重点刷教程中的数学原理、模型推导、反向传播相关内容，覆盖90%以上深度学习方向校招考点，配合代码实操加深理解轻松应对面试。
通读基础理论章节，无需深入编写代码即可掌握深度学习核心逻辑，能够准确评估AI项目的落地可行性和技术成本，提升跨部门沟通效率。
被全球70多个国家、500多所高校纳入官方教学体系，教学质量经过千万级用户和多年教育场景验证，内容严谨性远高于普通自媒体教程。
所有文字、代码、视频资源全部公开免费，没有任何付费门槛，也无广告植入，是性价比最高的深度学习学习资源。
专为中文读者定制，所有专业术语都配有准确的中文翻译和通俗化解释，避免外文原版教材的语言理解障碍，学习效率大幅提升。
200多位社区核心贡献者持续更新内容，2026年版本已经加入大模型微调、多卡训练等最新技术，始终紧跟AI产业的前沿发展。
| 对比项 | 动手学深度学习 | 深度学习（花书） | 普通付费培训班教程 |
|---|---|---|---|
| 内容覆盖 | 从基础到大模型前沿全链路覆盖 | 侧重理论，缺乏最新大模型相关内容 | 知识碎片化，体系完整性不足 |
| 实操性 | 配套全量可运行多框架代码示例 | 理论为主，代码资源少 | 代码更新慢，适配框架单一 |
| 获取成本 | 完全免费开源 | 纸质书售价近200元 | 价格通常数千元至上万元 |
| 内容更新频率 | 社区持续迭代，每年更新前沿内容 | 多年未更新，内容滞后行业发展 | 更新慢，难以跟上技术迭代速度 |
动手学深度学习为完全开源公益项目，所有文字内容、Jupyter代码示例、视频教程资源全部免费公开，用户无需支付任何费用即可获取全部资源，官方不提供任何付费解锁内容，所有服务由社区志愿者和亚马逊AI团队共同维护。
我们近期完整实测了2026最新版的动手学深度学习教程，整个体验远超预期。作为之前啃过花书被复杂数学公式劝退的学习者，我们按照教程的引导从环境配置开始，直接用官方提供的在线Jupyter环境运行第一个线性回归示例，不到5分钟就跑出了拟合结果，完全没有遇到之前配置环境的各种坑。我们尝试把线性回归里的学习率参数调大，立刻就看到了模型 Loss 爆炸的运行结果，这种实时反馈的学习模式，比死记硬背理论知识点印象深刻太多。我们还体验了2026年新更新的大模型微调章节，跟着代码步骤在一张3090显卡上只用了20分钟就完成了7B大模型的LoRA微调，这种工业级的实战内容在其他入门教程里几乎完全看不到。整个学习过程我们没有花一分钱，就获取到了之前付费近千元培训班里的全部核心内容，整体学习体验非常友好，不管是新手还是有一定基础的开发者都能从中获得价值。
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