* [简介]()
* [1. 深度学习与PyTorch简介](chapter1/1.0.md)
    * [1.1 什么是PyTorch](chapter1/1.1.md)
    * [1.2 这本书讲了什么](chapter1/1.2.md)
    * [1.3 为什么使用PyTorch](chapter1/1.3.md)
    * [1.4 PyTorch包含的组件](chapter1/1.4.md)
* [2. 从张量开始](chapter2/2.0.md)
    * [2.1 张量基础](chapter2/2.1.md)
    * [2.2 张量与存储](chapter2/2.2.md)
    * [2.3 尺寸、存储偏移与步长](chapter2/2.3.md)
    * [2.4 数据类型](chapter2/2.4.md)
    * [2.5 索引张量](chapter2/2.5.md)
    * [2.6 与NumPy的互通性](chapter2/2.6.md)
    * [2.7 序列化张量](chapter2/2.7.md)
    * [2.8 将张量转移到GPU上运行](chapter2/2.8.md)
    * [2.9 张量API](chapter2/2.9.md)
* [3. 使用张量表示真实数据](chapter3/3.0.md)
    * [3.1 表格数据](chapter3/3.1.md)
    * [3.2 时间序列](chapter3/3.2.md)
    * [3.3 文本数据](chapter3/3.3.md)
    * [3.4 图像数据](chapter3/3.4.md)
    * [3.5 体积数据](chapter3/3.5.md)
* [4. 学习机制](chapter4/4.0.md)
    * [4.1 学习就是参数估计](chapter4/4.1.md)
    * [4.2 PyTorch自动求导](chapter4/4.2.md)
* [5. 使用神经网络拟合数据](chapter5/5.0.md)
    * [5.1 神经元](chapter5/5.1.md)
    * [5.2 PyTorch的nn模块](chapter5/5.2.md)
    * [5.3 nn的子类](chapter5/5.3.md)
