作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
PyTorch是一个基于Python语言的开源机器学习库，它为研究人员、开发者和学生提供了简单灵活的工具包，可以快速搭建、训练和部署神经网络模型。其独特的编程风格、高效率以及强大的自动求导能力，使得它在深度学习领域享有盛誉。随着PyTorch 1.0发布，它也已成为深度学习领域最流行的框架。
本系列教程从基础知识到高级应用，通过实践案例，帮助读者掌握深度学习的基本原理，并能够使用PyTorch框架进行复杂的机器学习任务，提升模型性能和效率。在完成本系列教程后，读者应该对深度学习有了更深刻的理解和掌握，并掌握PyTorch的使用方法，能够构建、训练、评估和部署神经网络模型。
注：本系列教程适用于有一定Python、PyTorch基础的读者。如果你对这些知识没有很好的理解，建议先阅读《Python数据科学手册》或《用Python做数据分析》等书籍或视频教程。
2.准备工作 首先，需要安装好PyTorch 1.0以上版本，包括torch、torchvision等依赖库。这里推荐通过Anaconda安装，即先下载Anaconda集成环境管理器，再在命令行窗口中输入以下命令安装PyTorch：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch如果还没配置好CUDA环境，可以使用CPU版的PyTorch，但速度可能会慢一些。
然后，要熟悉Python编程语言，包括如何编写函数、类、模块等。如果对Python不了解，建议阅读《Python数据科学手册》，学习Python语法和编程规范。