PyTorch: Guía Completa 2025

¿Quién lo creó?

Fue desarrollado por “Facebook AI Research” o FAIR por sus siglas en inglés y lanzado en 2016. Con el paso de los años, ha ganado una gran aceptación en la comunidad de inteligencia artificial y es mantenido activamente por la PyTorch Foundation, que incluye contribuciones de empresas y organizaciones de renombre en el campo de la IA, como Meta (anteriormente Facebook), Microsoft y Amazon.

¿Qué se puede hacer con PyTorch?

Como PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático se utiliza principalmente para:

Aprendizaje profundo (Deep learning)

El Deep Learning sirve para construir y entrenar redes neuronales profundas, que son la base de modelos avanzados en áreas como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (PLN), y sistemas de recomendación.

Visión por computadora

A través de bibliotecas como torchvision, PyTorch facilita la creación de modelos que pueden realizar tareas de procesamiento de imágenes, como clasificación, detección de objetos, segmentación, y reconocimiento facial. 

Procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Con herramientas como torchtext, PyTorch es ideal para trabajar con texto. Se utiliza para tareas como análisis de sentimientos, traducción automática, generación de texto, y clasificación de texto.

Aprendizaje por refuerzo

También utilizado para desarrollar algoritmos de aprendizaje por refuerzo, donde los agentes aprenden a través de la interacción con un entorno, una técnica muy necesaria en áreas como la robótica y los videojuegos.

Ventajas

 
PyTorch se ha convertido en una herramienta destacada en el campo de la IA debido a que brinda las ventajas que te comentamos a continuación:

• Gráficos de cálculo dinámico: Su enfoque “define-by-run” permite modificar y depurar modelos en tiempo real, ideal para experimentación y desarrollo.
• Facilidad de uso: Con una sintaxis intuitiva basada en Python, es accesible para principiantes y expertos.
• Soporte para GPU: Acelera el entrenamiento de modelos complejos, optimizando recursos para grandes conjuntos de datos.
• Transición de investigación a producción: TorchScript facilita exportar modelos a entornos de producción sin fricciones.
• Comunidad activa y recursos: Una amplia comunidad ofrece tutoriales, proyectos de código abierto y documentación completa.
• Compatibilidad con otras herramientas: Se integra con bibliotecas como TensorBoard, ONNX y Hugging Face, enriqueciendo el ecosistema de la IA.
• Flexibilidad para investigación: Diseñado para modificar arquitecturas y experimentar, es ideal para académicos y desarrolladores avanzados. 

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¿Cómo funciona?

Para que puedas entender bien como funciona, piensa en PyTorch como un conjunto de herramientas que te permiten construir y entrenar redes neuronales. Estas redes son modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano, capaces de aprender a partir de datos. Para ello, se vale de los siguientes componentes:

• Tensores: Son la unidad básica de datos en PyTorch, imagínalos como matrices multidimensionales que almacenan los números que representan tus datos (imágenes, texto, etc.).
• Autograd: Este es el motor de cálculo automático de gradientes. Esencialmente, PyTorch utiliza Autograd para calcular cómo cambian los resultados de tu modelo cuando modificas ligeramente sus parámetros. 
• Módulos: Estos son los bloques de construcción de tus redes neuronales. Un módulo puede ser una capa simple (como una capa lineal o una capa de activación) o una red completa.
• Optimizadores: Son algoritmos que ajustan los parámetros de tu modelo durante el entrenamiento para minimizar el error. El optimizador más común es el descenso de gradiente.

Principales aplicaciones 

PyTorch se aplica principalmente, como ya hemos dicho, en aprendizaje profundo y automático, aunque a veces también en otros campos de investigación y producción. Más específicamente en:

• Clasificación de imágenes y determinación de objetos mediante redes neuronales convolucionales (CNN).
• Segmentación de imágenes y reconocimiento facial, usados en seguridad y vehículos autónomos.
• Análisis de sentimientos, traducción automática y generación de texto con modelos como RNNs y transformers.
• Reconocimiento de entidades nombradas (NER) para extraer información clave de textos.
• Aprendizaje por refuerzo para la interacción de agentes con el entorno.
• Control de movimientos en robots para tareas como manipulación de objetos y navegación.
• Diagnóstico por imágenes médicas y predicción de enfermedades mediante análisis de datos de pacientes.
• Composición musical y generación de imágenes mediante redes neuronales como RNNs y GANs.
• Recomendación personalizada basada en el análisis del comportamiento y preferencias del usuario.

¿Cómo instalarlo?

La instalación de PyTorch puede hacerse en diferentes sistemas operativos como Windows, macOS y Linux, siguiendo estos puntos:
Requisitos previos

• PyTorch requiere una versión de Python 3.6 o superior.
• Se instala a través de pip, el gestor de paquetes de Python, así que asegúrate de tener pip actualizado antes de proceder con la instalación. 

Instalación

Primero, debes ir al sitio oficial de PyTorch, donde encontrarás las instrucciones de instalación personalizadas para tu sistema operativo y configuración específica (por ejemplo, si deseas usar soporte para GPU).

Una vez en la página, selecciona el sistema operativo que estás usando, el gestor de paquetes (pip o conda), y la versión de CUDA (si tienes una GPU compatible con CUDA). Dependiendo de tu configuración, el sitio te proporcionará el comando específico para la instalación.

Generalmente, el comando de instalación para PyTorch sin soporte de CUDA es: “pip install torch torchvision torchaudio”. Si deseas soporte para CUDA (aceleración por GPU), el comando variará dependiendo de la versión de CUDA instalada en tu sistema.

Una vez que se complete la instalación, puedes verificar que PyTorch se haya instalado correctamente ejecutando “import torch” en Python y comprobando la versión instalada.

Consejos prácticos para optimizar su uso

Una vez tengas PyTorch instalado y comiences a utilizarlo, ten en consideración los siguientes consejos para potenciar u optimizar su uso:

Usa la GPU siempre que sea posible

Si estás trabajando con redes neuronales grandes o conjuntos de datos masivos, aprovechar la aceleración de la GPU reducirá significativamente el tiempo de entrenamiento. Si tu sistema tiene una GPU compatible, puedes hacer que PyTorch la utilice automáticamente.

Utiliza DataLoader para manejar grandes conjuntos de datos

Cuando trabajas con grandes volúmenes de datos, optimiza cómo los cargas y procesas. PyTorch ofrece la clase DataLoader, que permite cargar los datos en pequeños lotes para mejorar la eficiencia y reducir la carga en la memoria.

Optimiza el entrenamiento con los optimizadores de PyTorch

PyTorch ofrece varios algoritmos de optimización, como SGD, Adam y RMSprop, que son esenciales para actualizar los pesos del modelo durante el entrenamiento. Ve probando y elige el que consideres mejor.

Usa torch.jit para optimizar tu modelo

Si planeas llevar tu modelo a producción, usa la función torch.jit para convertir tu modelo en un código optimizado que se ejecute rápido y sea más eficiente. Esto también permite la interoperabilidad con otros lenguajes de programación como C++.

Escribe pruebas unitarias durante el desarrollo

Es fácil cometer errores durante el desarrollo de modelos. Por eso es recomendable escribir pruebas unitarias para asegurarte de que las distintas partes de tu código funcionen correctamente, especialmente si estás implementando nuevas capas, funciones de activación u optimizadores.

Experimenta con modelos preentrenados y fine-tuning

Usar modelos preentrenados y luego ajustarlos (fine-tuning) a tu problema específico te ahorrará mucho tiempo de entrenamiento y mejorará la precisión de tu modelo. PyTorch ofrece una gran cantidad de modelos preentrenados para tareas comunes como clasificación de imágenes, detección de objetos y procesamiento de texto.

Utiliza TensorBoard para visualizar tu entrenamiento

Para monitorear el progreso de tu modelo y visualizar métricas como la precisión, la pérdida y los gradientes durante el entrenamiento, puedes integrar PyTorch con TensorBoard. Ásí serás capaz de identificar problemas en el entrenamiento y a realizar ajustes para mejorar los resultados.

Documenta tu código y resultados

Es fundamental mantener una buena documentación de tu código y los resultados obtenidos durante el entrenamiento de modelos. Mantén un registro detallado de los hiperparámetros, las configuraciones de los modelos y los resultados de las evaluaciones para facilitar la replicación de experimentos y garantizar la reproducibilidad de tu trabajo.

¿Es PyTorch mejor que TensorFlow?

 
¿Estás buscando una biblioteca de código abierto y no te decides entre PyTorch y TensorFlow? Nosotros que ayudamos con un punteo de sus principales diferencias, pero, debes saber que la naturaleza del proyecto en el que estés influirá muchísimo en decidir cuál es mejor: 

Facilidad de uso

• PyTorch: Flexible y con gráficos dinámicos que facilitan la depuración. Su sintaxis es más intuitiva para usuarios de Python.
• TensorFlow: Aunque mejoró con TensorFlow 2.x, sigue siendo más complejo, especialmente para principiantes.

Desempeño

• PyTorch: Más flexible para investigación y experimentación.
• TensorFlow: Óptimo para producción y escalabilidad, con herramientas avanzadas como TensorFlow Serving.

Comunidad

• PyTorch: Creciente en investigación y academia, con una comunidad activa y recursos útiles.
• TensorFlow: Amplia adopción en la industria, con soporte masivo respaldado por Google.

Compatibilidad de hardware

• PyTorch: Soporte completo para GPUs, CUDA y Metal.
• TensorFlow: Compatible con GPUs y TPUs, ideal para implementaciones en la nube.

Ecosistema

• PyTorch: Destaca en bibliotecas como TorchVision y su integración con Hugging Face para PLN.
• TensorFlow: Tiene un ecosistema más amplio, incluyendo TensorFlow Lite, TFX y TensorFlow.js, ideal para producción y dispositivos móviles.

Alternativas a PyTorch 

Aunque PyTorch y TensorFlow dominan el campo del aprendizaje profundo, existen otras alternativas que podrían ser más adecuadas en ciertos contextos:

• Keras: API de alto nivel para redes neuronales, fácil de usar e ideal para principiantes. Aunque es menos flexible que PyTorch, es excelente para crear prototipos rápidos.
• Caffe: Framework eficiente en visión por computadora, especialmente en clasificación de imágenes. Su flexibilidad es limitada para tareas fuera de la visión, como el procesamiento de lenguaje natural.
• MXNet: Framework de código abierto popular por su soporte multilenguaje y eficiencia en la nube, utilizado por Amazon en proyectos de escalabilidad y entrenamiento distribuido.
• Chainer: Framework flexible con un enfoque dinámico similar a PyTorch. Popular entre investigadores, aunque ha perdido terreno frente a otros frameworks.
• DL4J (DeepLearning4J): Framework para Java y Scala, usado principalmente en entornos empresariales. Es escalable y compatible con GPUs, pero no tan popular en la comunidad de investigación.

Te puede interesar: qué es Keras.

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PyTorch es una herramienta clave en el desarrollo de inteligencia artificial, conocida por su capacidad para construir modelos complejos de aprendizaje profundo, haciéndolo de una manera sencilla y eficiente. Este framework, ampliamente utilizado en investigación y desarrollo, ha transformado la forma en que se implementan redes neuronales, ofreciendo flexibilidad y potencia a profesionales de todo el mundo. En EBIS Business Techschool reconocemos su importancia, por eso integramos estrategias actualizadas para el correcto aprendizaje de herramientas como estas en nuestra oferta educativa.

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Conclusión 

En resumen, PyTorch es una herramienta poderosa y versátil para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, con una comunidad activa y un ecosistema en constante expansión. Posee capacidad para manejar tareas complejas y optimizar el uso de recursos, por eso es tan popular entre la comunidad de desarrolladores.