Cómo aprender PyTorch desde cero en 2026: Una guía experta

Por qué es tan beneficioso aprender PyTorch

Con la actual burbuja de la IA en continua expansión y PyTorch como principal marco de trabajo de la IA, la demanda de especialistas en PyTorch nunca ha sido tan alta. Se utiliza para crear desde simples clasificadores de imágenes hasta grandes modelos lingüísticos como GPT, sistemas de visión artificial para coches autónomos, motores de recomendación para servicios de streaming y proyectos de investigación de IA de vanguardia en laboratorios de todo el mundo.

Además, según la Encuesta a programadores de StackOverflow de 2024, PyTorch es el cuarto marco de trabajo de Python más popular:

Esta alta clasificación refleja la importancia de PyTorch en el sector de la ciencia de datos y machine learning. 

Las empresas buscan activamente profesionales con conocimientos de PyTorch, ofreciendo salarios competitivos y oportunidades profesionales interesantes. La creciente popularidad del marco también significa que hay una amplia comunidad de programadores e investigadores que comparten conocimientos, tutoriales y recursos. 

Tanto si acabas de iniciar tu andadura en el mundo de la IA como si deseas avanzar en tu carrera profesional, aprender PyTorch puede abrirte las puertas a proyectos de vanguardia y colaboraciones con empresas tecnológicas líderes.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender PyTorch?

Aunque PyTorch es un marco de trabajo fácil de usar para principiantes, pasar de ser un principiante total a un profesional capaz de resolver problemas con PyTorch lleva cierto tiempo. El tiempo que se tarda en aprender PyTorch puede variar mucho en función de tu experiencia previa en programación, la complejidad de los conceptos que intentas comprender y la cantidad de tiempo que puedes dedicar al aprendizaje.

Pero con un plan de aprendizaje estructurado y un esfuerzo constante, puedes dominar los fundamentos en un par de semanas y sentirte cómodo con ellos en unos pocos meses.

Los recursos en línea siempre son bienvenidos y ofrecen una mejor experiencia de aprendizaje que la documentación de PyTorch (lo cual no quiere decir que la documentación sea mala, ya que es excelente). Puedes elegirlos en función de tu nivel de habilidad actual y del tiempo que puedas dedicarles. 

Por ejemplo, nuestro programa de Deep Learning en Python, que utiliza principalmente PyTorch, dura unas 16 horas de estudio y abarca habilidades desde el nivel principiante hasta el intermedio. Por supuesto, el camino para convertirse en un ingeniero experto en aprendizaje profundo con Python requiere mucho más tiempo y esfuerzo que eso. 

Debes dedicar gran parte de tu tiempo a escribir código PyTorch y resolver problemas.

Al igual que aprender a montar en bicicleta es mucho más eficaz cuando te subes a una que cuando lees sobre técnicas de ciclismo, sumergirte en proyectos reales con PyTorch acelera tu aprendizaje mucho más que el estudio teórico por sí solo. En DataCamp, ofrecemos muchos proyectos PyTorch para que te pongas manos a la obra.

Cómo aprender PyTorch: Seis pasos para alcanzar el éxito

Ahora, veamos un enfoque paso a paso para aprender PyTorch. Este artículo da por sentado que estás familiarizado con Python y tienes experiencia trabajando con diversos tipos de datos. Si no es así, te recomendamos que empieces primero con nuestra guía Cómo aprender Python y nuestro programa de habilidades Fundamentos de Python. 

Paso 1: Comprende por qué estás aprendiendo PyTorch.

Antes de empezar a aprender PyTorch, es importante establecer objetivos claros. Dado que PyTorch es un marco tan amplio que se utiliza en todo tipo de aplicaciones, es posible que no logres avanzar lo suficiente si intentas aprenderlo todo de una vez.

Tómate un momento para pensar qué tipo de proyectos te entusiasman: 

• ¿Te interesan más las tareas y aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP) como los LLM? 
• Quizás, procesar y generar audio similar al humano sea más tu estilo (personalmente, me encantaría poder desbloquear mi iPhone con la voz). 
• También puedes trabajar en un increíble arreglo de tareas de visión artificial relacionadas con imágenes y audio. 

Sea cual sea la subtarea de aprendizaje profundo que elijas, tu experiencia de aprendizaje será diferente. PyTorch utiliza diversos enfoques y algoritmos para resolver estas tareas, por lo que elegir uno de antemano marcará la dirección de tu itinerario de aprendizaje más allá de los fundamentos.

Paso 2: Empieza con los conceptos básicos de PyTorch.

PyTorch hace hincapié en el desarrollo intuitivo del aprendizaje profundo y te permite expresar redes neuronales complejas en código legible. Para empezar, es importante que comprendas los conceptos básicos fundamentales:

• Tensores: La estructura de datos principal en PyTorch, similar a los arreglos NumPy pero con capacidades de aceleración GPU.
• Autograd: El motor de diferenciación automática de PyTorch que impulsa el entrenamiento de redes neuronales.
• Módulos de redes neuronales: Bloques de construcción para crear arquitecturas de redes neuronales

Nuestro curso Introducción al aprendizaje profundo en PyTorch cubre muchos de estos fundamentos y te inicia en tu camino hacia el dominio de PyTorch. 

Instalación de PyTorch y configuración del entorno

Para empezar a utilizar PyTorch, deberás instalarlo y configurar tu entorno de desarrollo. Puedes instalar PyTorch utilizando pip o conda, seleccionando la versión adecuada para tu sistema y el soporte CUDA opcional para la aceleración de la GPU.

Paso 3: escribe tu primer programa PyTorch

Comienza con operaciones tensoriales sencillas y componentes básicos de redes neuronales. Crea tensores, realiza operaciones matemáticas y comprende cómo fluyen los datos a través del gráfico de cálculo. Comienza por implementar una regresión lineal o un clasificador básico antes de pasar a arquitecturas más complejas.

Estructuras de datos de PyTorch

Más allá de los tensores, PyTorch ofrece varias estructuras de datos y utilidades especializadas:

• Conjunto de datos y DataLoader para manejar datos.
• nn.Module para construir capas de redes neuronales
• Optimizadores para actualizar los parámetros del modelo

Flujo de entrenamiento en PyTorch

Es fundamental comprender el ciclo de entrenamiento: el paso hacia adelante, el cálculo de pérdidas, la retropropagación y las actualizaciones de parámetros constituyen el núcleo del aprendizaje profundo en PyTorch. Estos conceptos son fundamentales tanto si estás construyendo una red neuronal simple como un modelo transformador complejo. Probablemente acabarás memorizando los pasos del bucle de memoria.

Funciones de pérdida y optimizadores

PyTorch ofrece varias funciones de pérdida para diferentes tareas (MSE, entropía cruzada, etc.) y optimizadores (SGD, Adam) para actualizar los parámetros del modelo. Dominar estos componentes es esencial para entrenar modelos eficaces.

Paso 4: Dominar los conceptos intermedios de PyTorch.

Una vez que te hayas familiarizado con los conceptos básicos, podrás pasar a temas más avanzados de PyTorch. Son esenciales para crear modelos sofisticados de aprendizaje profundo y te ayudarán a abordar diversos retos en el desarrollo de redes neuronales.

Autograd y retropropagación

El sistema autograd de PyTorch es fundamental para la diferenciación automática y el cálculo de gradientes. En esta etapa, aprenderás más allá de los conceptos básicos, incluyendo cómo crear gráficos de cálculo y manejar gradientes. Estos constituyen la columna vertebral del entrenamiento eficaz de las redes neuronales.

Trabajar con el ecosistema de PyTorch

La potencia de PyTorch proviene de su rico ecosistema de herramientas y extensiones. Más allá del paquete básico torch, aprende a utilizar módulos importantes como torchvision para la visión por ordenador, torchaudio para el procesamiento de audio y torchtext para el procesamiento del lenguaje natural. Estas bibliotecas específicas de dominio proporcionan modelos y utilidades preconstruidos para tareas especializadas.

Desarrollo de modelos orientados a objetos

PyTorch sigue un enfoque orientado a objetos a través de nn.Module. Comprender cómo crear capas personalizadas, definir arquitecturas de modelos e implementar redes neuronales complejas utilizando la herencia de clases es fundamental para construir modelos sofisticados. Esto incluye conceptos como ganchos hacia adelante, gestión de parámetros y serialización de modelos.

Técnicas avanzadas de entrenamiento

Domina conceptos avanzados de entrenamiento como la programación de la tasa de aprendizaje, el recorte de gradientes y la detención temprana. Comprender estas técnicas de optimización es esencial para entrenar redes profundas que converjan de manera eficaz y se generalicen bien a nuevos datos. Gracias a estas técnicas, comprenderás mejor cómo gestionar recursos informáticos como la memoria GPU y la RAM.

Paso 5: Aprende haciendo

Como mencionamos anteriormente, el aprendizaje basado en proyectos es absolutamente esencial para dominar PyTorch de manera eficaz. Los proyectos te obligan a utilizar activamente las habilidades que has aprendido en los cursos y tutoriales, lo que te permite grabar las técnicas en tu memoria de forma mucho más eficaz.

Afortunadamente, muchos recursos de DataCamp utilizan este método de aprendizaje práctico, pero aquí tienes otras formas de practicar tus habilidades:

• Acepta proyectos que te entusiasmen: mira a tu alrededor y comprueba si hay algún problema en tu vida o en la de tu familia que pueda resolverse con PyTorch.
• Participa en seminarios web y sesiones de programación conjunta: Encontrarás un montón de seminarios web de DataCamp y eventos en línea en los que podrás programar junto con el instructor. Este método puede ser una forma estupenda de aprender nuevos conceptos y ver cómo se aplican en tiempo real.

Si te faltan ideas para proyectos, DataCamp ofrece una amplia gama de proyectos PyTorch que puedes implementar tú mismo:

• Creación de un modelo clasificador de ropa para comercio electrónico
• Desarrollo de modelos de múltiples entradas para OCR
• Clasificación de tickets del servicio de asistencia técnica con aprendizaje profundo 
• Clasificación de imágenes de rayos X con PyTorch
• Predicción del volumen de tráfico con PyTorch

Un ejemplo de plan de aprendizaje de PyTorch

Basándonos en lo que hemos visto, a continuación te ofrecemos un ejemplo de plan de aprendizaje semanal que puedes ajustar en función del tiempo del que dispongas.

Prácticas diarias:

• 3 horas de programación intensiva
• Lectura de documentación y toma de notas
• Revisión y refactorización del código
• Ejercicios de resolución de problemas

Objetivos semanales:

• Completa un proyecto significativo.
• Redactar documentación técnica.
• Participa en los debates de la comunidad PyTorch.
• Crear una entrada en el portafolio
• Revisar y optimizar el código de la semana anterior.

Semana 1: Conceptos básicos de PyTorch y configuración del entorno

• Lunes: Instala PyTorch, configura el entorno de desarrollo y comprueba la compatibilidad con la GPU.
• Martes: Aprende a crear tensores, indexarlos y realizar operaciones básicas con ellos.
• Miércoles: Practica manipulaciones tensoriales y operaciones matemáticas.
• Jueves: Estudia la mecánica de la autocalificación y los gráficos computacionales.
• Viernes: Explora los componentes básicos de las redes neuronales.
• Fin de semana: Construye y entrena un modelo de regresión lineal simple.

Semana 2: Fundamentos de las redes neuronales

• Lunes: Estudiar diferentes funciones de pérdida (MSE, entropía cruzada).
• Martes: Más información sobre optimizadores (SGD, Adam, RMSprop)
• Miércoles: Implementar varias funciones de activación.
• Jueves: Crea tu primera red neuronal utilizando nn.Module.
• Viernes: Aprende a cargar y preprocesar datos
• Fin de semana: Crea un clasificador de dígitos utilizando el conjunto de datos MNIST.

Semana 3: Entrenamiento de redes neuronales profundas

• Lunes: Domina los componentes del bucle de entrenamiento.
• Martes: Implementar procedimientos de validación y prueba.
• Miércoles: Más información sobre la programación de la tasa de aprendizaje
• Jueves: Estudia la normalización por lotes y el abandono.
• Viernes: Implementa la detención temprana y la verificación de puntos de control del modelo.
• Fin de semana: Entrenar un clasificador de moda utilizando Fashion-MNIST

Semana 4: Visión artificial y redes neuronales convolucionales (CNN)

• Lunes: Aprende los fundamentos de la arquitectura CNN
• Martes: Estudia las diferentes capas y operaciones de las CNN.
• Miércoles: Implementar arquitecturas CNN populares
• Jueves: Practica el aprendizaje por transferencia con modelos preentrenados.
• Viernes: Aprende técnicas de aumento de datos.
• Fin de semana: https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Semana 5: Desarrollo de modelos avanzados

• Lunes: Estudiar modelos de secuencia y RNN.
• Martes: Aprende las arquitecturas LSTM y GRU
• Miércoles: Implementar mecanismos de atención
• Jueves: Estudia los fundamentos de la arquitectura de los transformadores.
• Viernes: Aprende estrategias de implementación de modelos
• Fin de semana: Crear un modelo de clasificación de texto

Semana 6: Producción y optimización

• Lunes: Aprende técnicas de cuantificación de modelos.
• Martes: Estudiar la poda y compresión de modelos
• Miércoles: Modelo de práctica de servicio y creación de API
• Jueves: Más información sobre el entrenamiento distribuido
• Viernes: Estudiar la optimización de la memoria de la GPU.
• Fin de semana: Implementar un modelo con FastAPI

Semana 7: Aplicaciones en el mundo real

• Lunes: Más información sobre conjuntos de datos personalizados y canalizaciones de datos
• Martes: Estudiar el entrenamiento con múltiples GPU
• Miércoles: Implementar funciones de pérdida personalizadas
• Jueves: Aprende técnicas de depuración y perfilado.
• Viernes: Estudiar las mejores prácticas para la producción.
• Fin de semana: Crea un canal de ML integral.

Semana 8: Temas avanzados y especialización

• Lunes: Explora los modelos generativos (GAN, VAE)
• Martes: Estudia los fundamentos del aprendizaje por refuerzo.
• Miércoles: Más información sobre las redes neuronales gráficas
• Jueves: Practica con técnicas avanzadas de optimización.
• Viernes: Métodos de interpretabilidad de modelos de estudio
• Fin de semana: Proyecto de clasificación de imágenes de rayos X con PyTorch

6 consejos principales para aprender PyTorch

Cuando estés listo para empezar, ten en cuenta estos consejos, ya que pueden ayudarte a maximizar tu progreso y mantenerte concentrado.

1. Encuentra tu enfoque

Vale la pena mencionar este punto dos veces. PyTorch es un marco versátil con una amplia gama de aplicaciones, así que decide desde el principio qué tipo de problemas quieres abordar. Las principales aplicaciones son:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
• Visión artificial (imágenes y vídeos)
• Procesamiento de audio
• Sistemas de recomendación
• Previsión de series temporales y detección de anomalías
• Aprendizaje por refuerzo
• Cálculos científicos y simulaciones físicas

Cada uno de los anteriores puede tener una amplia categoría de subproblemas, como la clasificación de imágenes, la generación de audio o la generación de texto. Las personas pueden incluso dedicar toda su carrera profesional a resolver uno de estos problemas.

2. Practica con regularidad.

No hay sustituto para el trabajo duro: para ser bueno en PyTorch, tienes que ser constante y ensuciarte las manos. Practicar no tiene por qué consistir necesariamente en escribir código: puedes leer el código PyTorch de otras personas, consultar la documentación y escribir tutoriales o guías sobre lo que has aprendido. Lo importante es no dejar que tus conocimientos sobre PyTorch, que tanto te ha costado adquirir, se te olviden o se oxiden.

3. Trabajar en proyectos

Volvemos a mencionar este punto una vez más. El aprendizaje basado en proyectos es la mejor manera de adquirir conocimientos prácticos sobre PyTorch. Especialmente, si resuelves un problema específico que tiene un impacto en tu propia vida, el conocimiento que has adquirido durante el proceso permanecerá contigo durante mucho tiempo.

4. Únete a una comunidad

Dado que PyTorch está muy extendido, puedes encontrar muchas comunidades y grupos online a los que unirte. Tu experiencia con PyTorch no tiene por qué ser solitaria. De hecho, unirse a una comunidad de estudiantes puede aportar una amplia gama de beneficios. Puedes compartir conocimientos, obtener ayuda cuando te quedes atascado, aprender de las experiencias de otros e incluso colaborar en proyectos. 

Comunidades como Foros de PyTorch, r/pytorch de Reddity varios servidores de Discord dedicados al aprendizaje profundo proporcionan excelentes plataformas para debatir, resolver problemas y mantenerse al día de las últimas novedades. 

Además, participar en estas comunidades puede brindar oportunidades para establecer contactos y posibles perspectivas laborales a medida que se establecen relaciones con otros profesionales de PyTorch.

Cómo conseguir un trabajo en el que se utilice PyTorch

Aunque la vía tradicional para encontrar cualquier tipo de trabajo relacionado con la programación es obtener un título en un campo relacionado, como la informática, cada vez son más los profesionales que se incorporan al sector por vías no tradicionales. En esta sección, explicaremos cómo conseguir un trabajo con PyTorch sin tener un título universitario. En primer lugar, veamos algunos puestos de trabajo que contratan especialistas en PyTorch.

Las mejores salidas profesionales con PyTorch

Los conocimientos sobre PyTorch son muy valorados en muchos puestos de trabajo y sectores. A continuación se enumeran algunos puestos de trabajo habituales:

• Ingeniero de machine learning — Crear e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando PyTorch.
• Investigador en aprendizaje profundo: realizar investigaciones y desarrollar arquitecturas novedosas.
• Ingeniero de visión artificial: trabajar en aplicaciones de procesamiento de imágenes y vídeos.
• Ingeniero de PNL: especializado en modelos lingüísticos y procesamiento de textos.
• Investigador científico en IA: avanza en el estado actual de la inteligencia artificial.
• Científico de datos — Aplicar PyTorch para el modelado predictivo y el análisis
• Ingeniero de infraestructura de ML: crea sistemas para respaldar la implementación de modelos de ML.
• Desarrollador de aplicaciones de IA: crea aplicaciones para usuarios finales con tecnología PyTorch.
• Ingeniero robótico: utiliza PyTorch para el control y la percepción robóticos.
• Consultor de IA: ayuda a las empresas a implementar soluciones basadas en PyTorch.

Muchas empresas contratan para estos puestos, entre ellas:

• Tech giants (Google, Meta, Microsoft, etc.)
• Startups centradas en la inteligencia artificial
• Instituciones de investigación y universidades
• Empresas sanitarias y biotecnológicas
• Instituciones financieras
• Empresas automovilísticas y manufactureras

Encontrar trabajos relacionados con PyTorch

Entonces, ¿cómo se consigue un trabajo en una de estas empresas?

1. Desarrolla un portafolio sólido.

Lo primero que necesitas es un portafolio sólido como una roca. Debe demostrar tu capacidad para resolver problemas del mundo real utilizando PyTorch, mostrar tu comprensión de los conceptos del aprendizaje profundo y destacar tus habilidades de programación. Incluye proyectos diversos que se ajusten al puesto al que aspiras, ya sea visión artificial, procesamiento del lenguaje natural o machine learning en general. 

Asegúrate de documentar bien tu trabajo en plataformas como GitHub, explicando tu enfoque, metodología y resultados. Si puedes, comparte métricas o detalles sobre cómo tu proyecto ha tenido un impacto, ya sea en tu vida, en la de tus amigos o en un negocio. Contar con un buen portafolio no solo demuestra tus capacidades técnicas, sino que también muestra a los posibles empleadores que eres capaz de ofrecer soluciones prácticas.

2. Elaborar un currículum eficaz

En el mercado laboral actual, entre el 60 % y el 70 % de las solicitudes se descartan antes de que un ser humano llegue a verlas. Esto se debe a que los sistemas de seguimiento de solicitudes (ATS) filtran automáticamente a los candidatos en función de su experiencia, el uso de palabras clave y otros factores. 

Por lo tanto, antes incluso de llegar a los seres humanos, tu currículum debe ser lo suficientemente eficaz como para superar estos sistemas. Afortunadamente, puedes combatir la IA con IA aprovechando los servicios en línea que pueden ayudarte a optimizar tu currículum. También puedes leer nuestra guía separada sobre cómo crear un currículum destacado.

3. Genera atención y crea redes

Uno de los métodos probados para conseguir trabajo, no solo en el ámbito del aprendizaje profundo, sino en cualquier campo, es a través de las redes de contactos. Pero muchos principiantes se sienten incómodos porque no conocen a nadie en el sector con quien establecer contactos. Ahí es donde plataformas como LinkedIn pueden ser de gran ayuda.

Desde el primer día, debes comprometerte a compartir tus conocimientos sobre PyTorch en forma de publicaciones breves o artículos en LinkedIn o Medium. Esto pone tu nombre y tu experiencia ante los posibles responsables de contratación y puede causar una impresión duradera. Puedes conectarte con cualquier persona que interactúe con tu contenido, construyendo y ampliando poco a poco tu red de contactos.

Es posible que consigas proyectos como autónomo en PyTorch a través de tu red de contactos, lo que puede suponer una gran ventaja para tu portafolio.

Reflexiones finales

Aprender PyTorch es una inversión valiosa para tu carrera profesional, especialmente ahora que la IA sigue transformando sectores en todo el mundo. Aunque al principio la curva de aprendizaje pueda parecer pronunciada, seguir un enfoque estructurado y ser constante en tu práctica te ayudará a dominar este potente marco de trabajo. Recuerda que todo el mundo empieza por algún lado, y la comunidad PyTorch es increíblemente solidaria con los recién llegados.

Tanto si tu objetivo es convertirte en ingeniero de machine learning, investigador o simplemente quieres explorar el fascinante mundo del aprendizaje profundo, PyTorch te ofrece las herramientas y la flexibilidad que necesitas. Empieza por lo básico, trabaja en proyectos significativos, participa en la comunidad, sé constante y no te precipites. Nunca ha habido un mejor momento para comenzar tu aventura con PyTorch.

Empieza hoy mismo con nuestro curso Introducción al aprendizaje profundo en PyTorch, o continúa tu aprendizaje con el curso de aprendizaje profundo intermedio con PyTorch. También puedes descubrir qué se necesita para obtener una certificación PyTorch en nuestra guía independiente.