深度学习入门受挫，该怎么办?
如果你觉得花书的实例部分实践起来比较费力，不妨换用李沐老师的《动手学深度学习》试一试。
根据题主的情况，可以先从第4章的实践开始，跟着书和沐神的B站课程动手学，然后再考虑理论研究。
为什么推荐《动手学深度学习》这本书呢？
- 权威团队从中文读者角度出发，直接用中文编写图书，并提供中文视频课程，降低了入门学习者的语言门槛。
- 理论与方法全面覆盖，原理+可运行代码+视频课程+社区支持，提供交互式的学习体验。
- 内容全面，条理清晰，从三个方面阐述深度学习：深度学习的概念和技术，现代深度学习技术，计算性能和应用；并考虑小白需求，可用附录回顾基础的数学知识。
- 学术界与工业界通用，既适合学生接触、了解深度学习原理与算法，又适合编程实操，开发工业应用。
1.打破语言壁垒，面向中文读者
我们在网上可以找到很丰富的视频课程和文档资源，但有不少教程都是全英文或翻译的版本。对于很多初入门的学习者来说，全英文难度太大，但翻译的版本有时又不够准确。《动手学深度学习》这本书则直接用中文编写，既打破了语言壁垒，也保证了内容质量。在B站上也可以找到这本书的中文视频课程。
同时，这本书的英文版《Dive into Deep Learning》还是加州大学伯克利分校2019年春季学期“Introduction to Deep Learning”（深度学习导论）课程的教材。截至2021年秋季学期，这本书中的内容已被全球177所知名大学用于教学。
2.全新模式：原理与实战完美结合
目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。但是，只学方法不动手，就无法直观地理解方法的作用；只重实践而轻理论，就会知其然而不知其所以然。为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。
- 公式 + 图示 + 代码
不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法，还提供代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。
- 每一小节都是可以运行的 Jupyter 记事本
你可以自由修改代码和超参数来获取及时反馈，从而积累深度学习的实战经验。
- 活跃的社区支持
你可以通过每个章节最后的链接来同社区的数千名小伙伴一起讨论学习。
- 开源Github代码
本书的学习社区、免费教学资源（课件、教学视频、更多习题等），以及用于本书学习和教学的免费计算资源（仅限学生和老师）的申请方法在本书配套网站 zh.d2l.ai 上发布。
3.内容编排面面俱到，由简入难
这本书以非常清晰的脉络描绘了深度学习的入门路线：
- 快速学习深度学习的概念和技术：比如深度学习是什么，MXNET框架、如何运行代码，深度学习中最基础的多层感知机和正则化……
- 掌握现代深度学习技术：比如模型的构造，模型参数，神经网络的层；常用于视觉领域的卷积神经网络，常用于处理序列数据的循环神经网络……
- 学习计算性能和应用：比如训练模型的各种优化算法，影响深度学习性能的因素，图像分类、机器翻译应用……
《动手学深度学习》不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，只需具备基本的数学和编程知识，如基础的线性代数、微分、概率及Python编程知识。附录中还贴心地给出了书中涉及的主要数学知识，就连最简单的符号都能在书中找到定义。
4.权威的作者团队+严谨的编校
这本书的四位主要作者均是供职于亚马逊的科学家。阿斯顿·张专注于机器学习的研究，并在数个顶级学术会议上发表过论文；李沐是深度学习框架MXNet的作者之一，曾任机器学习创业公司Marianas Labs的CTO和百度深度学习研究院的主任研发架构师。扎卡里·C.立顿专注于机器学习算法及其社会影响的研究，特别是在时序数据与序列决策上的深度学习。亚历山大·J.斯莫拉是亚马逊副总裁，曾在澳大利亚国立大学、美国加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教，发表了超过200篇学术论文，并著有5本书。此外，100多位活跃的Github用户帮助增添或改进了书中内容并提供了非常有价值的反馈。
尽管作者保留了免费的电子资源，但纸质书经过了作者和编辑再三的斟酌修改，目录结构更清晰、更精准，行文更严谨，符合学术规范。这本书的写作项目在2017年7月启动，从蓝本到成书，对所有涉及的所有技术点补充了背景介绍，使用了更加严谨的写作风格，还对版式和示意图做了大量修改。书中所有的代码执行结果都是自动生成的，任何改动都会触发对书中每一段代码的测试，以保证读者在动手实践时能复现结果。
希望这本《动手学深度学习》能够带你由手及脑地真正入门深度学习~
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