“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书为该套丛书的第一卷：编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd；训练循环、数据加载器、小批量和优化器；二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集；决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。 本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。