🚀 PyTorch教程（第2版）在线版（https://tingsongyu.github.io/PyTorch-Tutorial-2nd/）：零基础友好的中文PyTorch实战指南

核心定位：由宋雨亭（tingsongyu）维护的 开源免费中文PyTorch教程，是面向零基础到进阶开发者的一站式学习平台，以“通俗易懂的讲解+可直接运行的代码+贴近实战的案例”为核心，覆盖PyTorch核心语法、深度学习基础到项目实战，是国内学习者入门PyTorch的优质中文资源。

📚 核心内容架构：从基础到实战，层层递进

教程按“PyTorch基础→深度学习原理→实战项目”逻辑编排，所有代码均经过验证，可直接复制运行，核心模块如下：

1. PyTorch基础入门：搭建核心认知

聚焦PyTorch最核心的基础用法，解决“入门难、概念抽象”的痛点： - 环境与基础：PyTorch安装（Windows/Linux/Mac）、张量（Tensor）的创建/运算/索引/变形（如view/reshape/permute）、自动求导（Autograd）核心原理与梯度计算； - 数据处理：Dataset/DataLoader自定义数据集、数据预处理（归一化、增强）、常用数据集（MNIST/CIFAR-10）加载与处理，是实战的基础保障； - 模型构建：nn.Module基类使用、线性层/卷积层/池化层等基础层定义、模型参数初始化与查看，手把手教你搭第一个PyTorch模型。

2. 深度学习核心模块：原理+代码双解析

将PyTorch用法与深度学习原理结合，避免“只调包不懂原理”： - 经典网络实现：从零实现线性回归、逻辑回归、多层感知机（MLP），详解损失函数（MSE/CrossEntropyLoss）、优化器（SGD/Adam）的使用逻辑； - 卷积神经网络（CNN）：卷积/池化/激活函数原理、LeNet-5/AlexNet/VGG/ResNet等经典CNN实现，配套MNIST/CIFAR-10图像分类实战； - 循环神经网络（RNN）：RNN/LSTM/GRU核心原理、序列数据处理（如文本分类、时间序列预测）、Embedding层的使用； - Transformer基础：注意力机制、Transformer核心模块（Encoder/Decoder）入门，适配NLP基础学习需求。

3. 进阶技巧：适配工业界需求

补充PyTorch高阶用法，解决“从入门到落地”的衔接问题： - 模型训练技巧：学习率调度（lr_scheduler）、早停（Early Stopping）、正则化（Dropout/权重衰减）、批量归一化（BN）； - 模型部署与优化：模型保存/加载（state_dict/pickle）、ONNX格式转换、模型量化加速，兼顾训练与落地； - 分布式训练入门：多GPU训练（DataParallel/DistributedDataParallel）基础，适配大数据量训练场景。

4. 实战项目：从demo到完整项目

以“小而精”的项目巩固所学，覆盖CV/NLP两大主流方向： - 计算机视觉（CV）：手写数字识别（MNIST）、图像分类（CIFAR-10）、简单目标检测入门； - 自然语言处理（NLP）：文本分类（IMDB影评）、词向量训练、简单文本生成； - 项目规范：完整项目结构搭建（数据/模型/训练/测试/日志）、实验结果可视化（Matplotlib/Seaborn），培养工程化思维。

✨ 核心特色：专为中文学习者打造的PyTorch指南

1. 零基础友好：摒弃晦涩术语，用“人话”解释核心概念（如把“张量”比作“带梯度的数组”），代码注释详细，新手能看懂、能复现；
2. 代码可运行：所有示例代码均基于最新版PyTorch验证，无语法错误，可直接复制到本地/Jupyter Notebook运行，避免“教程代码跑不通”的问题；
3. 中文适配性强：全程中文讲解，术语翻译统一（如“自动求导”而非直译“Autograd”），贴合国内学习者的语言习惯；
4. 开源免费+持续更新：教程源码托管在GitHub，可自由下载、分享，作者会根据PyTorch版本更新迭代内容，适配新版特性；
5. 轻量无冗余：聚焦PyTorch核心用法，不堆砌无关内容，适合碎片化学习，1-2周可掌握核心技能。

👥 适用人群

• 🆕 PyTorch新手：零基础想入门PyTorch，对英文教程有阅读障碍的学习者；
• 🧑‍🎓 在校学生：需要完成深度学习课程作业、课程设计的计算机/人工智能相关专业学生；
• 👨💻 开发者：想从TensorFlow切换到PyTorch，或需要快速上手PyTorch做项目的工程师；
• 📚 深度学习爱好者：想系统学习PyTorch，兼顾原理与代码的自学者。

🌟 总结：中文PyTorch入门的“优质跳板”

该教程的核心价值在于“低门槛+实战性+中文适配”——它不像官方文档那样偏参考属性，也不像学术书籍那样重理论，而是以“手把手教代码”的方式，让零基础学习者快速掌握PyTorch核心用法，同时理解背后的深度学习原理。

无论是想入门PyTorch、完成课程作业，还是搭建第一个深度学习项目，访问https://tingsongyu.github.io/PyTorch-Tutorial-2nd/，都能获得清晰、可落地的学习指导，是中文社区不可多得的PyTorch优质教程。