pytorchは、「facebook社が開発したpythonのライブラリ」であり、「ディープラーニングを簡単に、且つ、自由度高く実装できる」ものです。
そのpytorchですが、簡単に実装できるとはいえ、書き方を知らずにネットで部分的に調べて学ぶのは非効率だと思います。
そんな中で、pytorch初学者が最初に仕組み（書き方）を学ぶ上で参考になる書籍を紹介します。
１．最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング
赤石 雅典(著)
pytorchでの書き方やその背景にある仕組み等、pytorch初学者が疑問に感じると思われる様々点について説明が載っています。それだけでなく、「そもそもディープラーニングとは？」についても説明があるので、ディープラーニング自体の理解に不安がある方でも読み進めやすい形になっています。
また、実装例も充実しているので、すぐに実装したい方にもオススメです。
２．BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング
ストックマーク株式会社(編集)
こちらは、自然言語処理モデルであるBERTに特化した書籍ですが、こちらに載っている実装例はpytorchを用いており、（BERTの理解だけでなく）pytorchを学ぶ観点でも参考になると思います。
但し、pytorchの仕組みについて説明する書籍ではないため、「上記１でpytorchの仕組みを学んだ後、実装練習をする」際にオススメです。
３．PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック
宮本 圭一郎, 大川 洋平, 毛利 拓也(著)
こちらはpytorchの書き方を網羅的に説明してる形で、ハンドブックという名の通り、辞書的な位置づけで手に持っておくことをオススメしたい書籍です。