d2l-zh-pytorch.pdf

节选段落一：
我们着⼿创建的资源可以：（1）每个⼈都可以免费获得；（2）提供⾜够的技术深度，为真正成为⼀名应⽤机
器学习科学家提供起步；（3）包括可运⾏的代码，向读者展⽰如何解决实践中的问题；（4）允许我们和社区
的快速更新;（5）由⼀个论坛2作为补充，⽤于技术细节的互动讨论和回答问题。
这些⽬标经常是相互冲突的。公式、定理和引⽤最好⽤LaTeX来管理和布局。代码最好⽤Python描述。⽹⻚
原⽣是HTML和JavaScript的。此外，我们希望内容既可以作为可执⾏代码访问、作为纸质书访问，作为可下
载的PDF访问，也可以作为⽹站在互联⽹上访问。


节选段落二：
PyTorch是⼀个开源的深度学习框架，在研究界⾮常受欢迎。本书
中的所有代码都在最新版本的PyTorch下通过了测试。但是，由于深度学习的快速发展，⼀些在印刷版中代
码可能在PyTorch的未来版本⽆法正常⼯作。但是，我们计划使在线版本保持最新。如果你遇到任何此类问
题，请查看安装 (page 9)以更新你的代码和运⾏时环境。
下⾯是我们如何从PyTorch导⼊模块。


节选段落三：
或者，你可以按照如下⽅式进⾏下载：
mkdir d2l-zh && cd d2l-zh
curl https://zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-2.0.0.zip -o d2l-zh.zip
unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip
cd pytorch
注意：如果你没有安装unzip，则可以通过运⾏sudo apt install unzip进⾏安装。
安装完成后，你可以通过运⾏以下命令打开Jupyter笔记本：
jupyter notebook
现在，你可以在Web浏览器中打开http://localhost:8888（通常会⾃动打开）。