d2l（全称：Dive into Deep Learning）是一个面向深度学习实践者的开源工具库与教材项目，核心目标是简化深度学习的学习和实践门槛。

 功能特点

1. 整合主流框架

   • 支持PyTorch、TensorFlow、MXNet、JAX等框架的统一接口。
   • 同一段代码可通过简单切换后端适配不同框架（例如 d2l.train_ch3 在PyTorch/TensorFlow中通用）。

2. 交互式教材

   • 提供免费开源教材《动手学深度学习》（中英文版），结合理论讲解 + 可运行的代码示例。
   • Jupyter Notebook支持在线运行（如Google Colab一键打开）。

3. 实用工具函数

   • 封装常用深度学习工具（数据加载、训练循环、可视化等），例如：

     from d2l import torch as d2l
     X, y = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=256)  # 一键加载数据集
     

📚 核心资源

• 官网：https://d2l.ai
• GitHub仓库：
  • 代码库：GitHub - d2l-ai/d2l-en: Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 500 universities from 70 countries including Stanford, MIT, Harvard, and Cambridge.
  • 中文版：GitHub - d2l-ai/d2l-zh: 《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。
• 教材内容覆盖：
  从基础MLP、CNN、RNN，到Transformer、BERT、GAN等前沿模型。

🛠️ 安装方式

pip install d2l         # 安装PyTorch版（默认）
pip install d2l[tensorflow]  # 安装TensorFlow版

上面给出的是常规安装方式，在Colab中可能要稍加修改

! pip install d2l

等待安装即可，这一点非常方便，也是我前期喜欢用Colab进行学习的原因。（缺点在于免费GPU限额，哭...）

⭐ 典型应用场景

1. 快速原型开发

   net = d2l.resnet18(lr=0.01)  # 一行定义ResNet-18并初始化学习率
   trainer = d2l.Trainer(max_epochs=10, num_gpus=1)
   trainer.fit(net, train_iter, valid_iter)
   

2. 教育/自学实践
   教材中所有代码均可直接运行，配套习题涵盖理论推导与编程实战。

3. 算法复现基准
   提供经典模型的标准化实现（如BERT、Vision Transformer）。

💡 与其他库的关系

• 对比PyTorch/TensorFlow：d2l 不替代底层框架，而是提供高阶封装和教学资源。
• 对比Fastai/Keras：更注重教育友好性和算法透明度，适合深入理解原理。

小结：

d2l 既是 “理论+代码” 的深度学习教科书，也是提高开发效率的轻量级工具库，尤其适合：

• 初学者系统入门深度学习
• 研究者快速验证模型
• 教育者用于课程设计

需要动手实践时，直接访问教材官网运行示例代码 👉 https://d2l.ai 🚀