Dentro del universo del Machine Learning existe una nutrida variedad de alternativas para implementar en nuestros proyectos. En ese mismo sentido, encontraremos algunas librerías que pueden resultar clave para nuestros proyectos. Y aquí es donde PyTorch se posiciona como una potencial aliada para ayudarnos.
En este artículo les hablaré sobre este librería, explicaré para qué sirve y dejaré algunas guías sobre como implementarla en proyectos basados en Python.
Las áreas de utilidad de PyTorch
Dentro de las ciencias de la computación, el aprendizaje automático es clave para crear proyectos en los cuales los sistemas puedan «alimentarse» de datos y aprender de ellos. La experiencia que gana el sistema lo va mejorando y esto le permite ofrecer mejores resultados.
A través de los datos que va adquiriendo, el sistema construye modelos que le permiten resolver problemas que le planteemos. Desde matemática básica, hasta complejos procesamientos de diversas disciplinas.
PyTorch es un framework basado en Torch (http://torch.ch/), una alternativa ideal para trabajos vinculados con ciencias de datos que puedan requerir gran procesamiento. Esta capacidad es una de las razones por las cuales se puede aprovechar su máximo potencial utilizando el GPU (Unidad de procesamiento gráfico) de las computadoras. Si bien resulta una ventaja utilizar la tarjeta gráfica para el procesamiento de este tipos de datos, vale señalar que también es posible implementar la librería para que utilice la CPU (el procesador principal de la computadora), aunque esto puede resultar muy lento para algunos proyectos.
La versión original de PyTorch llegó de la mano de Meta en 2016. Y desde Marzo de 2023 se encuentra disponible la versión 2.
PyTorch utiliza tensores como una de sus características principales. Mediante estos elementos matemáticos es posible trabajar a gran escala con datos multidimensionales. En combinación con otras librerías nos permite la modificación avanzada de imágenes y videos. Lo cual puede requerir equipos de cierta potencia y placas de video NVIDIA específicas para tener un rendimiento acorde. Teniendo en cuenta esto, si no disponemos de un equipo adecuado, es importante saber que muchos proyectos pueden correr en la nube, utilizando los recursos de servidores.
Es importante saber que miles de proyectos utilizan PyTorch hoy en día. Desde clasificadores de imágenes avanzados hasta generadores de videos, pasando por diversos proyectos de investigación y desarrollos vinculados al cuidado de la salud.
Guías para comenzar y enlaces de utilidad
Sitio de PyTorch: https://pytorch.org/
Repositorio de Github: https://github.com/pytorch/pytorch.
Para quienes deseen probar este framework se puede seguir la siguiente guía, que detalla los pasos de instalación y los códigos para importar la librería y comenzar a utilizarla: https://pytorch.org/get-started/locally/.
Para saber más sobre PyTorch, la documentación en línea se encuentra disponible en: https://pytorch.org/docs/stable/index.html.