Hands-On Deep Learning

Hands-On Deep Learning（动手学深度学习）是面向深度学习学习者的开源教育平台，核心定位为融合理论讲解与代码实践的深度学习学习资源，支持中英双语访问。平台核心功能包括系统的深度学习知识体系讲解、可运行的交互式代码示例、配套的习题与项目实践案例。目标用户覆盖在校学生、算法研发人员、AI领域入门研究者等群体，可应用于课程学习、算法复现、技术实践、科研入门等多个场景，帮助学习者建立从理论认知到落地实践的完整深度学习知识链路。

主要功能

• 双语内容体系：平台所有学习内容均支持中文与英文两种语言切换，用户可根据自身语言偏好选择对应版本。内容表述兼顾学术严谨性与可读性，中文版本针对国内学习者的表达习惯做了本地化适配，避免翻译生硬导致的理解障碍，不同语言背景的学习者都能顺畅获取深度学习知识。
• 理论讲解模块：内容覆盖深度学习从基础到进阶的完整知识链条，从线性回归、梯度下降等基础概念，到卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等主流模型结构，再到生成式AI、强化学习等前沿方向均有涉及。每个知识点均搭配原理推导、应用场景说明，帮助学习者理解技术背后的逻辑。
• 交互式代码示例：平台每个知识点都配套对应可直接运行的代码示例，支持PyTorch、TensorFlow、MXNet等多个主流深度学习框架版本。用户可直接将代码复制到本地环境运行，也可绑定云平台算力资源在线执行，边学习边调试代码，直观观察不同参数调整对模型效果的影响。
• 配套习题资源：每个章节结束后都设置了对应难度的习题，包含理论问答、代码实操、拓展思考三类题型。理论习题帮助巩固知识点记忆，代码习题要求学习者独立实现对应算法，拓展习题引导学习者探索技术的实际应用场景，完成练习后可对照参考答案验证学习效果。
• 项目实践案例：平台提供多个完整的深度学习落地项目案例，覆盖图像分类、文本生成、推荐系统、语音识别等多个主流应用领域。每个案例包含需求分析、数据处理、模型搭建、效果优化、部署说明的完整流程，学习者可跟随步骤走完项目全链路，积累实践经验。
• 社区讨论板块：平台配套开源社区讨论区，学习者可在区内提交学习过程中遇到的疑问、分享自己的实践成果、参与其他学习者的问题解答。平台维护团队也会定期在社区内回复高频问题、更新补充学习资源，帮助学习者解决学习过程中遇到的各类问题。

怎么使用

1. 第一步，访问平台官网https://zh.d2l.ai，首页可直接选择中文版本，也可点击语言切换按钮调整为英文版本，适配自身语言使用习惯。第二步，浏览首页的内容目录，可按照从基础到进阶的顺序依次学习，也可根据自身需求直接选择感兴趣的特定章节内容。第三步，学习章节内的理论内容时，可同步查看对应的代码示例，将代码复制到本地或在线运行环境中执行，验证理论效果。第四步，完成章节内容学习后，完成配套的章节习题，对照参考答案检查自身掌握情况，薄弱知识点可返回对应部分重学。第五步，积累一定基础后可选择平台内的完整项目案例，跟随流程完成项目实践，也可加入社区讨论与其他学习者交流经验。

适合什么人群

• 计算机相关专业在校学生（深度学习课程学习）
• AI行业入门从业者（算法基础能力提升）
• 算法研发工程师（前沿深度学习技术了解）
• 跨领域转AI方向从业者（深度学习体系入门）
• 高校AI相关课程教师（教学内容参考）
• 科研入门研究者（基础算法复现参考）

用 Hands-On Deep Learning 从零系统入门深度学习全链路知识

你可以直接打开浏览器输入官方地址https://zh.d2l.ai进入平台首页，不需要跳转其他第三方站点，就能直接看到按学习路径排布的完整深度学习知识目录。进入后先从首页的“预备知识”板块起步，顺着线性神经网络、多层感知机等章节顺序往下走，每一页都能边看理论推导边点击内嵌的交互式代码运行按钮，实时看到模型训练的输出效果，不需要提前在本地配置复杂的深度学习环境。

每学完一个章节，你可以直接在对应页面底部找到配套的习题板块，做完后还能参考社区贡献的解答思路查漏补缺，全部内容学完后你就能拿到从基础数学推导到主流CV、NLP模型落地的完整知识体系，所有运行过的代码也可以直接导出保存到本地后续复用，具体页面交互细节以官网最新版本为准。

跟着交互式示例复现热门AI模型效果

进入平台后你可以直接在顶部导航栏找到“代码示例”板块，也可以直接在搜索框输入想要复现的模型关键词，比如Transformer、YOLO相关内容，就能直接跳转到对应的实操页面。页面里的所有代码都已经提前配置好了依赖环境，你只需要逐行点击运行按钮，就能跟着步骤调整超参数、观察每一层网络的输出变化，不需要自己手动处理数据集适配、依赖包冲突这类常见问题。

整个复现过程不需要你提前准备高性能本地算力，在网页端就能跑完从数据加载到模型推理的全流程，你还可以直接修改代码里的自定义参数，对比不同参数设置下模型效果的差异，快速摸透热门AI模型的核心运行逻辑，相关功能的开放状态以官网实时展示为准。

开始使用 Hands-On Deep Learning

你打开官网之后不需要注册账号、也不需要绑定任何个人信息，所有核心内容都能直接无限制访问，平台所有的理论讲解、代码示例、习题和项目案例资源全部开源免费，没有内置付费解锁内容，也不存在使用时长、运行次数的限制，目前平台暂未推出任何付费课程辅导、专属算力类增值服务，大家注意甄别第三方冒用平台名义的收费项目，相关服务规则以官网后续公示为准。

上手的时候建议新手先从首页标注的入门学习路径开始走，不要一开始就直接跳转到复杂的大模型相关章节，每看完一小节理论就跟着跑一遍对应的交互式代码，遇到问题也可以查看页面底部的社区讨论区参考其他学习者的经验，整个学习过程不需要额外付出成本，就能获得体系化的深度学习实操能力。

编辑点评

在深度学习领域的开源学习资源中，这套融合理论与实践的双语内容是很多学习者的入门选择。它不同于很多侧重理论推导的教材，也不同于只讲代码实现的实操教程，而是做到了两者的平衡，每个知识点的讲解都做到了“知其然也知其所以然”，既能让学习者明白算法的数学原理，也能知道如何用代码把算法落地。平台支持多个主流深度学习框架的代码版本，学习者不需要因为工具选择的问题被限制，无论是习惯用PyTorch还是TensorFlow都能找到对应的学习内容。对于没有太多基础的学习者，内容的梯度设置也很合理，从最基础的环境配置、数学概念讲起，逐步过渡到复杂的模型结构，不会出现知识断层。另外所有内容都开源免费，不需要额外付费就能获取完整的学习资源，配套的习题和项目案例也能帮助学习者完成从输入到输出的闭环，很适合想要系统学习深度学习的用户作为长期学习资料使用。

价格与免费额度

平台所有核心学习内容完全开源免费，用户不需要支付任何费用即可访问全部的理论讲解、代码示例、习题、项目案例资源，无功能限制也无访问时长限制。平台暂时没有设置付费版本，也不提供付费的课程辅导、算力服务等增值内容，所有学习资源都通过开源方式维护更新，适合各类深度学习学习者免费使用，不需要为学习内容支付额外成本。

优点与不足

能帮你做的 8 件事

1. 01双语内容体系
2. 02理论讲解模块
3. 03交互式代码示例
4. 04配套习题资源
5. 05深度学习场景的常用方案
6. 06AI学习场景的常用方案
7. 07计算机相关专业在校学生（深度学习课程学习）的日常效率工具
8. 08零成本体验完整核心功能

更新历史

• 2026.06.07Hands-On Deep Learning 收录进 Toolifai 目录
• 页面资料核验与信息更新

常见问题