本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础，使用过Keras或TensorFlow或Pytorch搭建训练过简单的模型。

🔥🔥号外号外，《20天吃掉那只Pytorch》视频版本登录BiliBili啦，吃货本货倾情掌勺，只为最纯正的乡土味道，欢迎新老朋友前来品尝 🍉🍉！

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本书是一本对人类用户极其友善的Pytorch入门工具书，Don't let me think是本书的最高追求。

本书主要是在参考Pytorch官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。

尽管Pytorch官方文档已经相当简明清晰，但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化，在用户友好度方面更胜一筹。

本书按照内容难易程度、读者检索习惯和Pytorch自身的层次结构设计内容，循序渐进，层次清晰，方便按照功能查找相应范例。

本书在范例设计上尽可能简约化和结构化，增强范例易读性和通用性，大部分代码片段在实践中可即取即用。

如果说通过学习Pytorch官方文档掌握Pytorch的难度大概是5，那么通过本书学习掌握Pytorch的难度应该大概是2.

仅以下图对比Pytorch官方文档与本书《20天吃掉那只Pytorch》的差异。

1，学习计划

本书是作者利用工作之余大概3个月写成的，大部分读者应该在20天可以完全学会。

预计每天花费的学习时间在30分钟到2个小时之间。

当然，本书也非常适合作为Pytorch的工具手册在工程落地时作为范例库参考。

点击学习内容蓝色标题即可进入该章节。

2，学习环境

本书全部源码在jupyter中编写测试通过，建议通过git克隆到本地，并在jupyter中交互式运行学习。

step1: 克隆本书源码到本地,使用码云镜像仓库国内下载速度更快

git clone https://gitee.com/Python_Ai_Road/eat_pytorch_in_20_days

step2: 公众号 算法美食屋 回复关键词：pytorch， 获取本项目所用数据集汇总压缩包 eat_pytorch_datasets.zip百度云盘下载链接，下载解压并移动到eat_pytorch_in_20_days路径下，约160M。

import torch 
from torch import nn

print("torch version:", torch.__version__)

a = torch.tensor([[2,1]])
b = torch.tensor([[-1,2]])
c = a@b.t()
print("[[2,1]]@[[-1],[2]] =", c.item())

torch version: 2.0.1
[[2,1]]@[[-1],[2]] = 0

适合对广告推荐领域感兴趣，且需要进阶的同学😋😋

介绍一些与pytorch相关的周边工具

相关章节代码进行了对应优化调整。

详情参考项目链接：：https://github.com/lyhue1991/torchkeras

如果本书对你有所帮助，想鼓励一下作者，记得给本项目加一颗星星star⭐️，并分享给你的朋友们喔😊!

如果对本书内容理解上有一些疑问或者建议，可以在公众号"算法美食屋"后台回复关键字：加群，加入读者交流群和大家讨论。