本仓库包含了 MIT 深度学习导论 课程的所有代码和软件实验！所有讲义幻灯片及视频均可在项目官网获取。

使用说明

MIT 深度学习导论的软件实验旨在供学员按自身节奏完成。每个实验结束时，都会提供关于如何提交作品参与实验竞赛的说明，其中包括需要提交的内容及格式要求。

在 Google Colaboratory 中打开实验：

2026 年的深度学习导论实验将在 Google 的 Colaboratory 上运行。Colab 是一个完全基于云端的 Jupyter Notebook 环境，因此您无需下载任何内容。要运行这些实验，您必须拥有一个 Google 账号。

在本 GitHub 仓库中，导航至您想要运行的实验文件夹（lab1、lab2、lab3），并打开相应的 Python 笔记本文件（*.ipynb）。点击实验页面顶部的“在 Colab 中运行”链接即可。就这么简单！

运行实验

现在，要在 Colab 上运行实验，请打开 Jupyter 笔记本，依次进入“运行时”选项卡 --> “更改运行时类型”。在弹出的窗口中，在“运行时类型”下选择“Python 3”，在“硬件加速器”下选择“GPU”。随后按照笔记本中的指示，填写所有 #TODO 标记的单元格，以完成代码的编写与运行！

MIT 深度学习工具包

您可能会注意到，在实验中我们从 Python 包仓库安装了 mitdeeplearning Python 工具包：

pip install mitdeeplearning

该工具包包含我们在整个课程中使用的便捷函数，可以像其他 Python 包一样导入使用。

>>> import mitdeeplearning as mdl

我们在每个实验中都为您完成了这一操作，但该工具包同样采用开源许可协议发布，因此您也可以在课程之外使用它。

讲座视频

所有讲座视频均已公开发布于线上，并已在上方链接中提供！在 MIT 深度学习导论课程之外使用或修改讲座幻灯片时，必须注明：

© MIT 深度学习导论

http://introtodeeplearning.com

许可协议

本仓库中的所有代码版权归 2026 年 MIT 深度学习导论 所有，保留一切权利。

本项目采用 MIT 许可协议授权。除非符合该许可协议的规定，否则不得使用本文件。在 MIT 深度学习导论课程之外使用或修改本代码时，必须注明：

© MIT 深度学习导论

http://introtodeeplearning.com

MIT 深度学习入门 (introtodeeplearning) 快速上手指南

本指南旨在帮助开发者快速开始使用 MIT 深度学习课程的开源代码实验室。所有实验均在云端运行，无需本地配置复杂环境。

环境准备

• 系统要求：任意支持现代浏览器的操作系统（Windows, macOS, Linux）。
• 前置依赖：
  • 一个有效的 Google 账号（用于登录 Google Colaboratory）。
  • 稳定的网络连接（访问 Google Colab 及 GitHub）。
• 硬件加速：推荐使用 GPU 加速实验运行（在 Colab 中免费可选）。

安装与启动步骤

本项目无需在本地安装任何软件或下载代码库，所有操作均在 Google Colab 云端完成。

1. 访问仓库： 前往 GitHub 仓库页面，导航至您想要运行的实验文件夹（例如 lab1, lab2, lab3）。

2. 启动 Colab： 打开对应的 Python Notebook 文件（*.ipynb），点击页面顶部的 "Run in Colab" 链接。

3. 配置运行时环境： Notebook 在 Colab 中打开后，请按以下步骤启用 GPU 加速：

   • 点击顶部菜单栏的 Runtime (运行时)。
   • 选择 Change runtime type (更改运行时类型)。
   • 在弹出窗口中：
     • Runtime type: 选择 Python 3。
     • Hardware accelerator: 选择 GPU。
   • 点击 Save。

4. 自动安装依赖： 每个 Notebook 启动后会自动执行以下命令安装课程专用包，无需手动干预：

   pip install mitdeeplearning
   

基本使用

进入实验界面后，按照以下流程完成第一个任务：

1. 导入工具包： 在代码单元格中运行以下命令以加载课程专用库：

   import mitdeeplearning as mdl
   

2. 完成练习： 浏览 Notebook 内容，找到标记为 #TODO 的代码单元格。根据上下文提示，在这些单元格中填写缺失的代码逻辑。

3. 运行代码： 选中包含 #TODO 的单元格，按 Shift + Enter 运行。如果代码正确，程序将编译通过并输出结果。

4. 提交作品（可选）： 完成每个实验末尾的说明部分，按照指定格式提交材料以参与实验室竞赛。