Programación en Python con PyTorch

Programación en Python con PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto basada en Python. Es una herramienta popular para la investigación y el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje profundo.

Este tutorial es una introducción a la programación en Python con PyTorch. Se supone que el lector tiene conocimientos básicos de Python.

Requisitos previos

• Python 3.6 o superior
• Una instalación de PyTorch

Instalación de PyTorch

La forma más sencilla de instalar PyTorch es usar el administrador de paquetes pip.

pip install torch

Primer programa

El siguiente código es un programa simple que imprime «Hola, mundo!» en la consola:

import torch

print("Hola, mundo!")

Este código importa el módulo torch y luego usa la función print() para imprimir el mensaje «Hola, mundo!».

Tensores

PyTorch utiliza tensores para representar datos numéricos. Los tensores son matrices multidimensionales que se pueden usar para representar datos de imágenes, audio, texto, etc.

El siguiente código crea un tensor de 3 dimensiones:

import torch

x = torch.randn((3, 4, 5))

print(x)

Este código crea un tensor de 3 dimensiones con 3 filas, 4 columnas y 5 canales. Los valores del tensor se inicializan con números aleatorios.

Operaciones con tensores

PyTorch proporciona una amplia gama de operaciones para trabajar con tensores. Las operaciones comunes incluyen suma, resta, multiplicación, división, etc.

El siguiente código realiza una suma entre dos tensores:

import torch

x = torch.randn((3, 4, 5))
y = torch.randn((3, 4, 5))

z = x + y

print(z)

Este código crea dos tensores aleatorios y luego realiza una suma entre ellos. El resultado se almacena en el tensor z.

Redes neuronales

PyTorch proporciona una API para crear y entrenar redes neuronales. Las redes neuronales son modelos de aprendizaje automático que pueden aprender patrones complejos en los datos.

El siguiente código crea una red neuronal simple:

import torch

class RedNeuronal(torch.nn.Module):

    def __init__(self):
        super(RedNeuronal, self).__init__()

        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

red = RedNeuronal()

x = torch.randn((1, 10))

y = red(x)

print(y)

Este código crea una red neuronal con dos capas completamente conectadas. La primera capa tiene 10 neuronas y la segunda capa tiene 10 neuronas.

La función forward() de la red neuronal toma un tensor de entrada y devuelve un tensor de salida.

Conclusión

Este tutorial es una introducción a la programación en Python con PyTorch. Se han cubierto los conceptos básicos, como tensores, operaciones con tensores y redes neuronales.

Para obtener más información, consulte la documentación de PyTorch.

Referencias

• Documentación de PyTorch: https://pytorch.org/docs/stable/
• Tutorial de PyTorch: https://pytorch.org/tutorials/