简介：
1.这是我在学习李沐老师动手学深度学习时做的代码和注释，能够帮助你理解代码中的许多trick和操作的意义，以及数据的流动和状态。
2.因为前期的代码十分简单，因此我的代码将从部分基础网络，然后MINST，CIFAR10开始，并且这部分代码大部分没有注释，而注释将从SSD开始大量出现。
3.我对其中的许多引用的d2l库代码进行了改动，使得代码更加直观。
4.其中主要部分集中在SSD（单发多框检测）与NL（自然语言处理）上，如果你是初学者或者小白，这份笔记对你可能并没有价值，因为该部分绝大多数没有注释。
5.我尽量保证了代码和注释正确性和易读性，但如有谬误或者含糊，还请理解本人水平有限。
6.程序中的数据集请自行下载并且配置路径。数据集可从动手学深度学习课程网页获取下载代码。
详细信息：
1.由于还并未全部完成，现有内容为对应哔哩哔哩课程为23.LetNet到66.s2sAttention，对应网页课程为6.6LetNet（5月22日）到10.4Bahdanau 注意力（8月8日）。
2.对文件进行说明，demolist1与Modelpackage为基础网络和CIFAR10，MINST，还有其他延伸部分，demolist2为SSD及其前置，FCN，风格迁移等，demolist3为NL的序列模型，RNN，GRU，LSTM，深层和双向网络部分，demolist4位机器翻译部分，demolist5为注意力机制部分。