PyTorch是一个Python程序库，有助于构建深度学习项目。它强调灵活性，并允许用深度学习领域惯用的Python来表示深度学习模型。它的易用性使得它在研究社区中有了早期的使用者，并且在第1次发布之后的几年里，它已经成为应用程序中使用最广泛的深度学习工具之一。
正如Python在编程方面所做的那样，PyTorch也为深度学习提供了很好的入门指南。同时，PyTorch已经被证明完全可以在实际项目和高规格的专业环境下使用。我们相信PyTorch凭借其清晰的语法、精简的API和易于调试的优点将成为入门深度学习的最佳选择。图1.1中的深度学习机的核心是一个相当复杂的数学函数，它将输入映射到输出。为了便于表达这个函数，PyTorch提供了一个核心数据结构——张量，它是一个多维数组，与NumPy数组有许多相似之处。在这个基础上，PyTorch提供了在专用硬件上执行加速数学操作的特性，这使得神经网络结构设计以及在单机或并行计算资源上训练它们变得很方便。
学习如何使用PyTorch进行深度学习需要一定的编程和数学基础，但如果你对这些领域还不太熟悉，不用担心，以下是一些建议来帮助你开始：
学习Python基础：PyTorch是一个Python库，因此你需要熟悉Python编程语言。了解Python的基本语法、数据类型、控制流等是很重要的。
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本书是一本Python入门书，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。本书是基于Python 3.6版本编写的。
本书结构非常简单，除“准备工作”之外，还包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数3个主题，另外26个覆盖了一些比较进阶的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
学习数学基础：深度学习涉及到很多数学概念，如线性代数、微积分、概率论等。虽然你不必成为数学专家，但对这些概念有一些基本的理解将有助于你更好地理解深度学习的原理。
推荐阅读《动手学深度学习 PyTorch版》,第二章预备知识中有详细讲解线性代数、微积分、概率等数学知识。
本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代数、微分和概率等基础知识。
学习PyTorch库：PyTorch是一个强大的深度学习库，提供了许多用于构建和训练神经网络的工具和函数。你可以通过阅读PyTorch的官方文档来了解其功能和用法。此外，推荐阅读《PyTorch深度学习实战》。
《PyTorch深度学习实战》
本书主要内容：
（1）训练深层神经网络；
（2）实现模块和损失函数；
（3）使用 PyTorch Hub 预先训练的模型；
（4）探索在 Jupyter Notebooks 中编写示例代码。
本书适用于对深度学习感兴趣的 Python 程序员。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。
实践项目：理论学习是必要的，但实践更为重要。尝试自己动手做一些小项目，例如图像分类、自然语言处理等。通过实践，你将更好地理解深度学习的原理，并学会如何使用PyTorch来解决实际问题。
参与社区：深度学习和PyTorch都有活跃的社区，你可以通过参与社区来获取帮助和支持。在社区中，你可以找到许多资源、教程和示例代码，还可以与其他深度学习爱好者交流经验。
持续学习：深度学习和PyTorch都在不断发展，新的技术和方法不断涌现。因此，持续学习是很重要的。关注最新的研究论文和技术进展，参加相关的在线课程和研讨会，这将有助于你保持对领域的了解，并不断提升自己的技能。
记住，学习深度学习和PyTorch需要时间和耐心，不要急于求成。通过逐步学习和实践，你会逐渐掌握这个强大的工具，并能够解决实际问题。
