¿Qué es PyTorch?
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto utilizada para aplicaciones como el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Desarrollada principalmente por el laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Facebook, PyTorch proporciona dos características principales:
Tensores: Son similares a los arrays de NumPy, pero con el poder adicional de poder ser utilizados en GPU para acelerar los cálculos numéricos. Los tensores son el bloque de construcción fundamental en PyTorch y se utilizan para alimentar los datos a través de las redes neuronales.
Autograd: Es un sistema para la diferenciación automática. Permite a los desarrolladores calcular gradientes automáticamente, lo cual es esencial para los algoritmos de entrenamiento de redes neuronales como el descenso de gradiente. Esta característica facilita la implementación de modelos de aprendizaje profundo, ya que los desarrolladores no necesitan programar manualmente los gradientes para cada modelo.
Además, PyTorch se caracteriza por su flexibilidad y su diseño orientado a la facilidad de uso, lo que lo hace popular tanto para la investigación académica como para aplicaciones comerciales. Ofrece una API rica y extensa que permite construir y entrenar todo tipo de modelos de aprendizaje automático, desde simples regresiones lineales hasta complejas redes neuronales convolucionales y recurrentes. PyTorch también tiene una comunidad activa que contribuye con una variedad de herramientas y bibliotecas adicionales, lo que facilita la implementación de soluciones avanzadas de aprendizaje automático.