Curso Intensivo de PyTorch: Aprende Deep Learning

🙏 Bienvenidos a todos a este curso intensivo de PyTorch. Este curso le enseñará todo lo que necesita saber para empezar con PyTorch y no sólo le mostraré cómo codificar una red neuronal sencilla, sino que también echaremos un vistazo a algunos de los conceptos básicos subyacentes, porque realmente quiero asegurarme de que tenga una gran comprensión de cómo funciona este framework. Si sigue este Tutorial, debería tener una excelente base y ser capaz de aplicar estos conceptos a todos sus propios proyectos de aprendizaje profundo.

Tabla de contenidos:

📚 Conceptos básicos de tensores

🤖 Autograd de PyTorch para calcular gradientes

🏋️‍♀️ Estructura típica de un bucle de entrenamiento con modelo, pérdida y optimizador de PyTorch

🔍 Construcción de nuestra primera red neuronal

🧠 Construcción de una red neuronal convolucional

A lo largo del camino también aprenderemos algunos otros conceptos importantes, como cómo integrar PyTorch con NumPy, cómo obtener soporte de GPU, un ejemplo de regresión lineal, la pipeline típica de entrenamiento de PyTorch, conceptos como conjuntos de datos, cargadores de datos, transformaciones y cómo evaluar el modelo, así como cómo guardar y cargar los modelos.

¡Vamos a empezar!

📚 Conceptos básicos de tensores

En PyTorch, todo se basa en las operaciones con tensores. Un tensor es una matriz multidimensional que contiene elementos de un solo tipo de datos, similar a un array nd de NumPy, pero con soporte de GPU.

Podemos crear diferentes tensores utilizando funciones como torch.empty(), torch.rand(), torch.zeros() y torch.ones(). También podemos convertir listas o arrays de NumPy en tensores.

Los tensores tienen un atributo requires_grad que indica si necesitamos calcular los gradientes para ese tensor durante la optimización. Esto es muy importante para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.

Podemos realizar operaciones típicas con tensores, como suma, resta, multiplicación y división. También podemos hacer rebanadas y redimensionar tensores.

Además, podemos convertir tensores a arrays de NumPy y viceversa, teniendo en cuenta que en algunos casos compartirán la misma ubicación de memoria.

PyTorch también ofrece soporte de GPU. Podemos crear tensores directamente en la GPU o moverlos a ella según sea necesario.

🤖 Autograd de PyTorch para calcular gradientes

El paquete de autograd de PyTorch proporciona diferenciación automática para todas las operaciones con tensores. Esto es fundamental para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, ya que nos permite calcular los gradientes necesarios para la optimización.

Para habilitar el cálculo de gradientes, establecemos requires_grad=True cuando creamos un tensor. Luego, todas las operaciones realizadas con ese tensor se registrarán en un gráfico computacional.

Cuando queremos calcular los gradientes, simplemente llamamos a .backward() en el tensor final y los gradientes se almacenarán en el atributo .grad de los tensores relevantes.

Es importante tener en cuenta que los gradientes se acumulan cuando llamamos a .backward(). Por lo tanto, debemos asegurarnos de poner a cero los gradientes antes de cada iteración del bucle de entrenamiento, utilizando optimizer.zero_grad() o gradients.zero_().

Hay varias formas de evitar el seguimiento del gradiente, como usar requires_grad=False, .detach() o el contexto torch.no_grad().

Vimos un ejemplo de cómo hacer regresión lineal utilizando el paquete de autograd de PyTorch.

🏋️‍♀️ Estructura típica de un bucle de entrenamiento con modelo, pérdida y optimizador de PyTorch

Ahora que entendemos los conceptos básicos de tensores y autograd, vamos a ver cómo se estructura típicamente un bucle de entrenamiento de PyTorch.

Primero, diseñamos el modelo definiendo las diferentes capas en una clase que hereda de nn.Module. Luego, construimos una instancia del modelo.

A continuación, definimos la función de pérdida y el optimizador que utilizaremos para actualizar los parámetros del modelo.

Finalmente, ejecutamos el bucle de entrenamiento, que consta de los siguientes pasos:

1. Realiza la propagación hacia adelante del modelo para obtener las predicciones.
2. Calcula la función de pérdida entre las predicciones y los valores reales.
3. Realiza la propagación hacia atrás para calcular los gradientes.
4. Actualiza los parámetros del modelo utilizando el optimizador.
5. Reinicia los gradientes antes de la siguiente iteración.

Vimos un ejemplo de regresión lineal utilizando esta estructura de entrenamiento de PyTorch.

🔍 Construcción de nuestra primera red neuronal

Ahora que entendemos la estructura típica de un bucle de entrenamiento de PyTorch, vamos a construir nuestra primera red neuronal.

Seguiremos el mismo enfoque de diseño del modelo, definición de la pérdida y el optimizador, y ejecución del bucle de entrenamiento.

Además, aprenderemos cómo utilizar el soporte de GPU, los conjuntos de datos y cargadores de datos integrados, las transformaciones y cómo evaluar el modelo después del entrenamiento.

Construiremos una red neuronal totalmente conectada para clasificar los dígitos del conjunto de datos MNIST.

🧠 Construcción de una red neuronal convolucional

Por último, aprenderemos a construir una red neuronal convolucional (CNN) para tareas de clasificación de imágenes.

La estructura será similar a la red neuronal anterior, pero ahora incorporaremos capas convolucionales, Max Pooling y capas densamente conectadas.

También veremos cómo guardar y cargar el modelo entrenado para su uso posterior.

¡Espero que hayas disfrutado de este curso intensivo de PyTorch! Si tienes alguna pregunta, no dudes en comentarla. También te invito a echar un vistazo a nuestros otros recursos de aprendizaje profundo para profundizar aún más en estos conceptos.

Aspectos destacados

• Conceptos básicos de tensores en PyTorch
• Uso del paquete de autograd para calcular gradientes
• Estructura típica de un bucle de entrenamiento con modelo, pérdida y optimizador
• Construcción de una red neuronal totalmente conectada para clasificación de dígitos
• Construcción de una red neuronal convolucional para clasificación de imágenes
• Guardado y carga de modelos entrenados

Preguntas frecuentes

P: ¿Cómo puedo instalar PyTorch en mi máquina? R: Puedes ir a pytorch.org y seleccionar la configuración adecuada para tu sistema operativo, paquete y versión de CUDA. También puedes usar Google Colab, que proporciona un entorno de ejecución con GPU de forma gratuita.

P: ¿Qué recursos adicionales recomendarías para aprender más sobre aprendizaje profundo? R: Te sugiero que eches un vistazo a nuestra serie "Deep Learning Explained" en nuestro canal de YouTube, que cubre conceptos básicos como retropropagación. También tenemos un curso de PyTorch más extenso de más de 4 horas.

P: ¿Cómo puedo aplicar estos conceptos a mis propios proyectos de aprendizaje profundo? R: La clave es entender bien la estructura básica de entrenamiento de PyTorch, que incluye el diseño del modelo, la definición de la pérdida y el optimizador, y la ejecución del bucle de entrenamiento. Una vez que domines estos conceptos, podrás aplicarlos a diferentes arquitecturas de redes neuronales y problemas de aprendizaje profundo.

Recursos:

• PyTorch website
• Deep Learning Explained series
• Extended PyTorch course

¡Espero que este curso intensivo de PyTorch haya sido útil para ti! Si tienes más preguntas, no dudes en hacerlas.