前言
本书背后的故事
《PyTorch实用教程》（第二版），动笔时间为2021年12月16日，什么时候能完结，并不知道（2024年4月19日完成了！）。为什么会不是写完再发布？因为担心再不迈出第一步，这本书就会难产。其实，想写这本书已经很久了，至少2年多了吧（见下图），总由于各种原因，迟迟没有开始动笔，索性，采用github在线更新的方式，和各位朋友提前见面吧，你们的反馈是我最大的动力。
为何历时4年？
早在2019年12月，就萌生编写第二版的想法，当时咨询过朋友，阅读过同类书籍，编写了大纲，但2020年的疫情、换工作、成家等事情给写书破了第一盆冷水。写书的想法就像一颗种子，一直埋在心里，2021年12月终于下定决心，通过在线书籍的方式，一砖一瓦的编著，而非一次性完工再发布。现如今回看当时的方式是正确的，很多事情不是一蹴而就，而是需要漫长的时光来打磨，因此踏出第一步显得尤为重要。正如一位博主所说，“一个人要怎样才能不断坚持干一件事？那就是基于“一点点哲学”，“一点点哲学”说的是，先一点点的干，不管是30分还是20分，千万不要有一次干到位的想法，千万不要想一次就干到90分，100分。慢即是快。”回顾本书编写历程，的确是这样，耗时2年多的时间里，中断了3次，包括工作任务重、家长里短和孩子出生。
但好在，写书这团火没有灭，经过多次重启，终于在2024年4月完成最后一节——GPT 学术优化工具使用，并在2024年4月19日晚导出PDF版，字数共计204842字，导出PDF时间虽然只有几秒钟，但是我感觉特别漫长且忐忑，像极了当时产房外等待孩子。
为什么写这本书？
这本书是对PyTorch模型训练实用教程的改进优化，是对第一版的内容进行丰富，增加更多的PyTorch基础，增加丰富的应用案例，同时包含模型部署上线这一关键的知识点。萌生第二版的想法大约在2019年11月，当时距离第一版发布一年，期间又对PyTorch有了一个深入的学习了解过程，于是想把这本书继续优化下去，帮助更多的朋友快速掌握PyTorch。可奈于当时精力有限，就迟迟没有动笔，2020年与2021年是忙碌的两年，生活的琐碎以及工作占据了大多数时间，2021年12月16日22:13:10终于有合适的条件动笔了，一刻不敢拖延，害怕这刚刚燃起的火苗又被琐碎的生活浇灭。
除了是对第一版的改进，更大的原因是一种责任。由于这几年的经历，让我感到需要出一本高质量的PyTorch书，它一定是大家爱不释手的资料，可以为大家的深度学习道路提供一点便捷，能给大家带来些许改变，这就足够了。第一版发布过去已经五年，仍旧能看到她在发光发热，这令我十分欣慰，但又非常愧疚。
并且，书籍是人类智慧的结晶，不同于普通的博客、公众号甚至课件，书籍的内容会更加完整和充实，这是受到一个视频的启发，视频说的是北大退休的韩茂莉教授将在B站上延续她的课堂生涯，将她毕生所学的历史地理知识传授给更多的朋友，在第一个视频里她提到：“但凡具有一种人类形成的，知识性的精华，其实都在书中 。” 看到这句话感触颇深。
本书是一本面向深度学习领域的综合指南，可为不同背景、需求的读者提供从基础到实战的全面指导。适合阅读本书的读者类型有：- AI自学者：本书包含入门知识、使用技巧和完整项目代码，可独立完成多个AI项目。
- AI产品经理：本书包含CV、NLP、LLM方向的十多个应用案例、代码和原理分析，可提供全面的应用场景。
- 在校学生：本书包含理论分析、代码详解、结构设计，可与机器学习、面向对象设计、深度学习等课程形成体系。
- 跨领域人士：本书包含环境安装、基础介绍、项目应用，可提供轻松入门学习路径。
如何阅读这本书
为了更好使用本书，读者需要具备python基础，了解人工智能、深度学习概念。
本着Talk is cheap, show me the code 的精神，本书配套了丰富详细的代码，建议先跑通代码，再看理论基础。
深度学习是一门工程性质极强的学科，建议基于本项目提供的代码，在自己的任务、其他数据集上进行实践。
由于自身水平有限，书中不可避免的会出现错误，恳请大家指正。
欢迎联系：yts3221@126.com
项目代码
https://github.com/TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd
致谢
本书的面世，首先感谢家人们的支持、理解和帮助，其中包括妻子的精神鼓励和行动上支持，包括四位父母的家庭生活上支持。其次，感谢所有热衷开源、分享、传播技术的伟大开发者们，本书更像是搬运工，穿梭于论文、技术报告、开源项目之中，筛选、消化、整合，再以深入浅出的方式呈现出来，因此本书也以开源的方式提供给广大的网友学习。最后，感谢一路上遇到的所有支持本项目的伙伴，是你们的热情鼓舞着我在这一次次中断后重启。再次感谢你们！