深度学习书籍新增关键编程框架支持

某中心科学家团队开发的开放式深度学习教材《Dive into Deep Learning》近期新增了对PyTorch和TensorFlow两大框架的支持。该书最初基于MXNet框架编写，采用独特的Jupyter笔记本形式，整合文字、数学公式和可执行代码。

多框架支持的意义

• 扩展受众范围：新增PyTorch和TensorFlow后，书籍覆盖了更广泛的开源机器学习社区
• 解决实践痛点：研究人员常需跨框架工作，多框架支持帮助读者掌握不同实现方式
• 实时对比学习：读者可在同一界面并行运行三种框架代码，直接比较实现差异和运行效果

技术实现特点

• 每个Jupyter笔记本包含多框架代码路径
• 文本内容保持框架中立，代码部分支持社区贡献
• TensorFlow 2.0的实现更接近MXNet设计理念
• 需确保不同框架在卷积神经网络等模型上的性能一致性

社区反响与持续优化

• 新增框架后三个月内用户增长40%
• 接收全球用户的反馈和建议持续改进
• 计划将更新内容同步至中文版本

该书已纳入某机构机器学习大学课程体系，成为同时涵盖理论学习和代码实践的综合性教材。通过多框架支持，读者可系统学习深度学习算法在不同环境下的实现方式，提升跨框架工作能力。

项目维护者强调：这不是一本传统意义上的"完成品"，而是一个持续更新的活文档，旨在降低机器学习入门门槛并促进知识共享。