要提高自己的代码能力以达到熟练使用PyTorch，可以遵循以下步骤，并结合推荐的书籍进行系统性学习：
一、提高代码能力的基本步骤
加强Python基础：
- PyTorch是基于Python的库，因此深入理解Python编程至关重要。可以通过阅读《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》等书籍或在线教程来加强基础。
- 进行编程练习，如使用Codecademy、LeetCode、HackerRank等平台进行实战练习。
学习PyTorch核心概念：
- 掌握PyTorch的核心概念，包括张量操作、自动求导、模型定义和优化等。可以阅读《PyTorch深度学习实战》等书籍和官方文档来学习这些概念。
实践项目：
- 通过实践项目来提升技能。可以从简单的项目开始，如手写数字识别（MNIST数据集），然后逐步过渡到更复杂的项目，如图像分类（CIFAR-10数据集）或自然语言处理任务。
- 在GitHub等平台上，有许多优秀的PyTorch项目。通过阅读和分析这些项目的代码，可以学习到高级编码技巧和最佳实践。
参加课程：
- 许多在线平台如Coursera、edX和fast.ai提供了关于PyTorch和深度学习的课程。参加这些课程可以帮助你系统性地学习。
加入社区：
加入PyTorch和深度学习的社区，如PyTorch的官方论坛、Reddit上的r/MachineLearning等。在这些社区中，你可以提问、回答问题以及与其他学习者交流心得。
持续学习：
- 深度学习和PyTorch都是快速发展的领域。定期回顾基础知识，并且关注PyTorch的最新发展，比如新版本的功能改进等，对于保持你的知识和技能的前沿性非常重要。
二、推荐的书籍
《PyTorch深度学习实战》[美] 伊莱·史蒂文斯（Eli Stevens），[意] 卢卡·安蒂加（Luca Antiga） 等 著
虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说，上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。
本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。
《动手学深度学习 PyTorch版 》李沐和阿斯顿·张等强强联合之作！
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。
本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版 [美] 阿尔·斯维加特（Al Sweigart） 著
本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本的Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。
Python神经网络编程 [英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid） 著
本书从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专业人员所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。