与第一版有所不同，该版本的代码部分包含MXNet、PyTorch和TensorFlow三种框架的实现，供读者自由选择。由于深度学习领域发展极为迅速，第二版不仅重新修订了第一版里**所有**章节的内容（包括文字、数学、图片和代码），还添加了新的内容。
主要改进
* 添加了第二版的在线预览版：[zh-v2.d2l.ai](https://zh-v2.d2l.ai)；
* 更新了第二版的讨论区：[discuss.d2l.ai/c/16](https://discuss.d2l.ai/c/16)；
* 将本书的常用函数包的名称由`d2lzh`改为了英文版的[d2l](https://github.com/d2l-ai/d2l-zh/tree/master/d2l)，并分为`mxnet.py`、`torch.py`和`tensorflow.py`三个模块；
* 丰富并修订了第一章[“前言”](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_introduction/index.html)内容。
* 丰富并修订了第二章[“预备知识”](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries/index.html)内容，例如添加了“数据预处理”、“线性代数”、“微分”和“概率”小节；
* 丰富并修订了第一版第三章“深度学习基础”内容，并分为[“线性神经网络”](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_linear-networks/index.html)和[“多层感知机”](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/index.html)两章，例如添加了“环境和分布偏移”小节；
* 丰富并修订了第一版第五章“卷积神经网络”内容，并分为[“卷积神经网络”](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-neural-networks/index.html)和[“现代卷积神经网络”](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern/index.html)两章，例如添加了“从全连接层到卷积”小节；
* 丰富并修订了第一版第六章“循环神经网络”内容，并分为[“循环神经网络”](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/index.html)和“现代循环神经网络”两章（后一章稍后发布），例如添加了“序列模型”和“文本预处理”小节；
详细改进