《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。
第二版纸质书 《动手学深度学习（PyTorch版）》 将由人民邮电出版社出版，并在2023年元旦与读者见面。纸质版的索引、样式、排版、表述等均由出版社做了进一步的改进。
《动手学深度学习（PyTorch版）》 是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。它包含2.0.0版全部章节：1. 引言、2. 预备知识、3. 线性神经网络、4. 多层感知机、5. 深度学习计算、6. 卷积神经网络、7. 现代卷积神经网络、8. 循环神经网络、9. 现代循环神经网络、10. 注意力机制、11. 优化算法、12. 计算性能、13. 计算机视觉、14. 自然语言处理：预训练、15. 自然语言处理：应用、附录：深度学习工具。第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
2.0.0版新增加了PaddlePaddle实现。
感谢贡献者：安祺、段春华、范致远、范远展、胡刘俊、姜航顺、吕坤、李生煜、马骏骁、马飞、王明杰、吴未、吴高升、谢杰航、郑博培、张戈、朱天宇。
PaddlePaddle实现由张帅、何孝霆、Aston审阅。
该版本包含了众多开源社区的改进。
感谢 @JeffersonQin @CanChengZheng @jajupmochi @iuk @liyunlongaaa @RUCWargrave @ALonelySheep @Sunhuashan @haiker2011 @Nietism @silenceZheng66 @YWonchall @Kiki2049 @krahets @friedmainfunction @LaoLiulaoliu @YaoPengCN @Yulv-git @liuxiao916 @yingang @Joe-HZ @lybloveyou @VigourJiang @zxhd863943427 @liyufan 对该版本的贡献！
该版本为《动手学深度学习》2.0.0-beta版（中文第二版的预览版）。
丰富并修订了第一版第十章“自然语言处理”内容，并分为“自然语言处理：预训练”和“自然语言处理：应用”两章，添加了“BERT”和“自然语言推断”的相关内容；
丰富并修订第一版“附录内容”内容，并调整为第十六章；
更新全书内容与英文版0.17.1保持一致。
《动手学深度学习》2.0.0-beta0版较2.0.0-alpha2版增加了23个小节：
第14章：自然语言处理：预训练
第15章： 自然语言处理：应用
第16章：（附录）深度学习工具
该版本为《动手学深度学习》2.0.0-alpha2 版（中文第二版的预览版）。
《动手学深度学习》2.0.0-alpha2版较2.0.0-alpha1版增加了21个小节：
第10章：注意力机制
第13章： 计算机视觉
更多未翻译的全新章节请参见已发布的英文开源项目。我们将同时不断更新中文版，翻译其他章节。
该版本为《动手学深度学习》2.0.0-alpha1版（中文第二版的预览版），翻译自英文版Dive into Deep Learning0.16.3版。
《动手学深度学习》2.0.0-alpha1版较2.0.0-alpha0版增加了15个小节：
第9章： 现代循环神经网络
第12章：计算性能
更多未翻译的全新章节请参见已发布的英文版0.16.3版。欢迎关注本书第二版的英文开源项目。我们将同时不断更新中文版，翻译其他章节。
该版本为《动手学深度学习》2.0.0-alpha0版（中文第二版的预览版），翻译自英文版Dive into Deep Learning0.16.1版。目前中英文版已被全球来自40个国家的175所大学采用教学。
与第一版有所不同，该版本的代码部分包含MXNet、PyTorch和TensorFlow三种框架的实现，供读者自由选择。由于深度学习领域发展极为迅速，第二版不仅重新修订了第一版里所有章节的内容（包括文字、数学、图片和代码），还添加了新的内容。
d2lzh改为了英文版的d2l，并分为mxnet.py、torch.py和tensorflow.py三个模块；《动手学深度学习》2.0.0-alpha0版一共含50个小节：
第1章： 深度学习前言
第2章： 预备知识
第3章：线性神经网络
第4章： 多层感知机
第5章： 深度学习计算
第6章： 卷积神经网络
第7章： 现代卷积神经网络
第8章： 循环神经网络
更多未翻译的全新章节请参见已发布的英文版0.16版。欢迎关注本书第二版的英文开源项目。我们将同时不断更新中文版，翻译其他章节。
该版本内容与《动手学深度学习》纸质书第一版第四次印刷内容基本一致。由于开源项目工具所限，纸质版的索引、样式、排版、表述等更规范。
与1.0.0版rc0相比，该版本主要改进了书中表述。
虽然纸质书第一版已经出版，但深度学习领域依然在迅速发展。为了得到来自更广泛的英文开源社区的帮助，从而提升本书质量，本书的第二版正在用英文写。当英文版完成并改进后，我们再把它搬回中文版。
目前，英文版已超过160节（中文版共96节），例如增加了理论背景（如优化收敛分析）、硬件设计（如参数服务器）、全新篇章（如注意力机制、推荐系统、深度学习的数学、生成对抗网络）、应用种类（如自然语言推理）、模型种类（如Transformer、BERT）等，并优化重组了大量章节（如将自然语言处理篇章按从预训练表征、到模型设计、再到下游应用重构）。
欢迎关注本书第二版的英文开源项目。
该版本为《动手学深度学习》1.0.0版的预发布版本。本书的纸质版将由人民邮电出版社出版，并在2019年夏季与读者见面。纸质版的索引、样式、排版、表述等均由出版社做了进一步的改进。
我们的初衷是让更多人更容易地使用深度学习。为了让大家能够便利地获取这些资源，我们保留了免费的网站内容，并且通过不收取出版稿费的方式来降低纸质书的价格，使更多人有能力购买。
1.0.0版一共含96个小节，并分为以下篇章：
本书的英文版 Dive into Deep Learning 自本周起被用作加州大学伯克利分校2019年春学期“Introduction to Deep Learning”课程的教材。英文版0.5版已发布：https://github.com/d2l-ai/d2l-en/releases/tag/v0.5.0
新增了以下章节
重写了以下篇章
将大部分篇章中“从零开始实现”与“简洁实现”由两节合并为了一节，从而减少重复代码
改进了或新增了所有章节的表述、代码和图示
新增了概念，如特征图、感受野、卷积求导、变换器（Transformer）、BERT预训练模型
改进了HTML和PDF的样式
将本书的网址由zh.gluon.ai改为了zh.d2l.ai
将本书的Python包的名称由gluonbook改为了d2lzh
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讨论链接：https://discuss.gluon.ai/t/topic/10572
重写了所有章节，使得能够接近出版质量。网页版在此，PDF见上面附件。这是1.0前的一个预览版，欢迎大家指正。
讨论链接：https://discuss.gluon.ai/t/topic/7429
修改utils.py里transform加载方式避免过多内存使用