PyTorch 如今已经称为最受欢迎的深度学习框架之一了！2019年1月到6月底，在 http://arXiv.org 上发表的论文中，提及TensorFlow和PyTorch的数量相差无几。与2018年1月到6月相比，PyTorch增长了194%。相比之下，TensorFlow的增长幅度仅为23%。

基于 PyTorch 如此受欢迎，获取丰富的 PyTorch 教程，完备的 PyTorch 学习路线往往能帮助我们事半功倍！

其实 PyTorch 的教程和资源不少，但是遗憾的是 PyTorch 官方一直没有推出 PyTorch 的权威教程。好消息是，就在刚刚，PyTorch 在官方 Twitter 上放出这一消息：

“为了帮助开发者使用 PyTorch，我们正在制作《Deep Learning with PyTorch》一书”。

官方权威的 PyTorch 教程书终于问世了。消息一经宣布就获得了广泛的关注和赞赏，Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 则直接转推力荐。

什么书这么神奇呢？就是这本《Deep Learning with PyTorch》!

这本书最大的特点就是简练不啰嗦，全书只有 141 页。内容通俗易懂，主要介绍 PyTorch 的基本知识和理论。特点是使用平易近人的方式，介绍了非常专业的主题。

这本书提供了一个详细的、实践性的介绍，介绍了使用PyTorch构建和训练神经网络，PyTorch是一个流行的开源机器学习框架。

这本《Deep Learning with PyTorch》总共包含 5 章 内容。

第二章 初识张量

第三章 用张量表示现实世界的数据

第四章 机器学习的机制

第五章 使用神经网络拟合你的数据

本书还有一个特点就是插图有趣，都是手绘版。例如：

图 1-2 单个神经元的计算图

图 5-3 3 层神经网络

下载地址：

https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch-thank-you

其实刚刚说的 141 页的《Deep Learning with PyTorch》是精简版的 PyTorch 官方教程，可以在上面的下载地址中免费下载。完整版的书籍内容稍多一些，提供在线阅读。

https://www.manning.com/books/deep-learning-with-pytorch#toc

完整版《Deep Learning with PyTorch》总共分为两大部分，13 个章节。

第一部分主要介绍 PyTorch 相关理论知识。

第二部分主要讲 PyTorch 实战，通过具体项目帮助读者吃透 PyTorch。

完整版的《Deep Learning with PyTorch》同样配套了书中所有的代码，开源代码可以在主页左侧直接下载。

其 GitHub 地址：

https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code

希望这本简短的 PyTorch 官方教程能帮助你轻松入门 PyTorch！

最后，如果你想直接获取《Deep Learning with PyTorch》电子版 pdf 和相关源码，获取方式如下：

1. 扫描下方二维码并关注

2. 公众号后台回复关键词：DLP

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