导读： 一些线上或线下的关于PyTorch的课程和大学里的计划课程，以及大量的线上博客和教程，使得PyTorch学习起来更容易。然而，关于PyTorch的图书很少。随着本书的出版，我们最终有了一本关于PyTorch的官方权威著作。

它非常详细地介绍了基础知识和抽象概念，对诸如张量和神经网络的数据结构进行了分解介绍，以确保大家能够理解它们的实现原理。此外，本书还涵盖了一些高级主题，如即时（JIT）编译器和生产环境部署，这些内容也是PyTorch的一部分。

全书一共 400 多页，看上去挺多的。但是三位作者的讲述风格都比较轻松，所以读起来也很畅快，真的非常推荐给大家。

整本书分为三个部分：

第一部分（1-8章）是初学者水平，内容会带大家了解 Pytorch 项目，并开始掌握一些基本技能，还会介绍 Pytorch API 和一些 Pytorch 库背后的特性，并训练一个初始的分类模型。

第二部分（9-14章）作者会引导大家完成一个真正有价值的项目，肺癌的早期检测。这是一个专注于数据清洗工程，故障排除和问题求解的大型项目，大家可以跟着作者顺利地完成数据加载、分段分组、分类分析和诊断。

第三部分（15章）就很简单了，主要介绍了 Pytorch 部署的相关内容，非常简明，也意味着 Pytorch 的部署工具其实并不复杂。

适用人群：本书适合具有一定Python知识和基础线性代数知识的开发人员。了解深度学习的基础知识对阅读本书有一定的帮助，但读者无须具有使用PyTorch或其他深度学习框架的经验。

该书一经出版就畅销全网，在亚马逊斩获4.4的高分。

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