从零到工程化，一本PyTorch实战教程搞定深度学习全流程
《PyTorch实用教程》（第二版）是一份面向深度学习工程师的开源教程，以Jupyter Notebook形式呈现。它系统覆盖了从PyTorch基础语法、张量操作、自动求导，到卷积神经网络（CV）、循环神经网络（NLP）、大语言模型（LLM）微调等核心应用场景，并延伸至模型部署与工程化落地的进阶内容。教程采用理论结合代码实战的方式，每个知识点都配有可运行的示例，帮助零基础学习者快速上手，同时为有经验的开发者提供项目级参考。其内容紧跟当前技术趋势，特别加入了LLM相关实践，解决了从入门到工程应用之间缺乏系统中文教程的痛点，是深度学习领域一份实用且持续更新的学习资源。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1在线阅读教程
打开官方在线阅读地址直接学习，开源免费；此步骤无需下载或安装任何东西。
2克隆配套代码
把 GitHub 上的配套代码仓库拉到本地，后续运行 Notebook 都在此目录内进行。
git clone https://github.com/TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd.git3进入项目目录
切换到克隆下来的仓库根目录，查看各章节的 Notebook 文件。
cd PyTorch-Tutorial-2nd4准备运行环境
README 未提供依赖清单，需自行安装 PyTorch、Jupyter 及各章节用到的第三方库。
5打开 Notebook 学习
在 Jupyter 中打开对应章节的 .ipynb 文件，按顺序逐格运行代码学习。
在 Jupyter 中打开任一 .ipynb 文件并成功运行其中的代码单元，即说明本地环境可用。
Q：必须本地安装环境才能学吗？
A：不需要。教程提供开源免费的在线阅读地址，浏览器打开即可学习；只有想动手跑配套代码时才需要搭建本地环境。
Q：需要安装哪些依赖包？
A：README 中没有给出依赖清单和安装命令，需要根据所看章节自行准备 PyTorch、Jupyter 及相关第三方库。
Q：配套代码在哪里获取？
A：配套代码托管在 GitHub 的 TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd 仓库，用 git clone 命令即可下载到本地。
Q：教程内容分成哪几部分？
A：分成三篇：上篇 PyTorch 基础，中篇 CV、NLP、LLM 产业应用，下篇推理部署与工程化落地。
Practical Deep Learning for Coders、Dive into Deep Learning (D2L)、PyTorch官方教程
PyTorch-Tutorial-2nd 是学习教育领域的开源项目，由 TingsongYu 开发，2021 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（4,605）位列前 10%，在学习教育分类的 427 个项目里位列前 15%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 4,581 增加到 4,605，净增 24。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源教程，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：深度学习初学者系统学习PyTorch。同类可对比的替代方案包括 Practical Deep Learning for Coders、Dive into Deep Learning (D2L)、PyTorch官方教程。
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