Cómo aprender PyTorch desde cero en 2025: Guía del experto

Por qué es tan beneficioso aprender PyTorch

Con la actual burbuja de la IA en continua expansión y PyTorch como principal marco de IA, la demanda de especialistas en PyTorch nunca ha sido mayor. Se utiliza para construir desde sencillos clasificadores de imágenes hasta grandes modelos lingüísticos como GPT, sistemas de visión por ordenador para coches autoconducidos, motores de recomendación para servicios de streaming y proyectos de investigación de vanguardia sobre IA en laboratorios de todo el mundo.

Además, según la Encuesta a desarrolladores 2024 de StackOverflowPyTorch es el cuarto framework de Python más popular:

Esta alta clasificación refleja la importancia de PyTorch en el sector de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. 

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

Tanto si acabas de empezar tu andadura en la IA como si quieres avanzar en tu carrera, aprender PyTorch puede abrirte las puertas a proyectos punteros y colaboraciones con empresas tecnológicas líderes.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender PyTorch?

Aunque PyTorch es un marco de trabajo adecuado 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 con la programación, la complejidad de los conceptos que intentas comprender y la cantidad de tiempo que puedas 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 en unos meses.

Los recursos en línea son siempre acogedores y proporcionan una experiencia de aprendizaje mejor que la documentación de PyTorch (lo que no quiere decir que la documentación sea mala: es excelente). Puedes elegirlos en función de tu nivel de habilidad actual y del tiempo de que dispongas. 

Por ejemplo, nuestro Aprendizaje Profundo en Python que utiliza principalmente PyTorch, requiere unas 16 horas de estudio y abarca conocimientos desde principiante a intermedio. Por supuesto, el camino para convertirse en un ingeniero experto en aprendizaje profundo en Python lleva mucho más tiempo y esfuerzo que eso. 

Gran parte de tu tiempo deberás dedicarlo a escribir código PyTorch y a resolver problemas.

Al igual que aprender a montar en bici es mucho más eficaz cuando te subes a una en lugar de leer sobre técnicas de ciclismo, sumergirte en proyectos reales de PyTorch acelera tu aprendizaje mucho más que el estudio teórico por sí solo. En DataCamp, ofrecemos muchos proyectos PyTorch para que te ensucies las manos.

Cómo aprender PyTorch: 6 pasos para el éxito

Veamos ahora cómo aprender PyTorch paso a paso. Este artículo asume que te sientes cómodo con Python y que tienes experiencia trabajando con varios tipos de datos. Si no es así, querrás empezar primero con nuestra Cómo aprender Python y nuestro conocimientos básicos de Python.

Paso 1 - Entender por qué estás aprendiendo PyTorch

Antes de empezar a aprender PyTorch, es importante establecer objetivos claros. Dado que PyTorch es un marco de trabajo tan amplio que se utiliza en todo tipo de aplicaciones, es posible que no progreses adecuadamente si intentas aprenderlo todo a la vez.

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

• ¿Te interesan más las tareas y aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN) como las LLM? 
• Tal vez, procesar y generar audio similar al humano sea más tu estilo (personalmente, me encantaría poder desbloquear mi iPhone con mi voz). 
• También podrías trabajar en una increíble variedad de tareas de visión por ordenador que implican imagen y audio. 

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

Paso 2 - Empieza con lo básico de PyTorch

PyTorch hace hincapié en el desarrollo intuitivo del aprendizaje profundo y te permite expresar redes neuronales complejas en código legible. Querrás empezar por comprender los elementos básicos fundamentales:

• Tensores: La estructura de datos principal de PyTorch, similar a las matrices de NumPy pero con capacidad de aceleración en la GPU
• Autograd: El motor de diferenciación automática de PyTorch que potencia el entrenamiento de redes neuronales
• Módulos de red neuronal: Bloques para crear arquitecturas de redes neuronales

Nuestro Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo en PyTorch cubre muchos de estos fundamentos, iniciándote en tu viaje hacia el dominio de PyTorch.

Instalar PyTorch y configurar tu entorno

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

Paso 3 - Escribe tu primer programa PyTorch

Empieza con operaciones tensoriales simples y componentes básicos de la red neuronal. Crea tensores, realiza operaciones matemáticas y comprende cómo fluyen los datos por el gráfico de cálculo. Empieza implementando una regresión lineal o un clasificador básico antes de pasar a arquitecturas más complejas.

Estructuras de datos PyTorch

Además de los tensores, PyTorch proporciona varias estructuras de datos y utilidades especializadas:

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

Flujo de entrenamiento en PyTorch

Comprender el bucle de entrenamiento es crucial: el paso adelante, el cálculo de pérdidas, la retropropagación y las actualizaciones de parámetros forman el núcleo del aprendizaje profundo en PyTorch. Estos conceptos son fundamentales tanto si estás construyendo una simple red neuronal como un complejo modelo de transformador. Es probable que acabes memorizando de memoria los pasos del bucle.

Funciones de pérdida y optimizadores

PyTorch proporciona varias funciones de pérdida para diferentes tareas (MSE, Entropía cruzadaetc.) y optimizadores (SGD, Adán) para actualizar los parámetros del modelo. Dominar estos componentes es esencial para formar modelos eficaces.

Paso 4 - Domina los conceptos intermedios de PyTorch

Una vez que te hayas familiarizado con lo básico, puedes empezar a avanzar hacia temas más avanzados de PyTorch. Son esenciales para construir sofisticados modelos de aprendizaje profundo y te ayudarán a afrontar diversos retos en el desarrollo de redes neuronales.

Autograd y retropropagación

El sistema autograd de PyTorch es crucial para la diferenciación automática y el cálculo del gradiente. En esta etapa, lo aprenderás más allá de sus fundamentos, incluyendo cómo crear gráficos de cálculo y manejar gradientes. Éstas constituyen la columna vertebral de un 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. Además del paquete principal 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 del 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 crucial para construir modelos sofisticados. Esto incluye conceptos como los ganchos de avance, la gestión de parámetros y la serialización de modelos.

Técnicas avanzadas de entrenamiento

Domina conceptos avanzados de entrenamiento como la programación de la tasa de aprendizaje, el recorte de gradiente y la parada anticipada. Comprender estas técnicas de optimización es esencial para entrenar redes profundas que converjan eficazmente y generalicen bien a nuevos datos. Mediante estas técnicas, dominarás mejor la gestión de los recursos informáticos, como la memoria de la GPU y la RAM.

Paso 5 - Aprender haciendo

Como hemos mencionado antes, el aprendizaje basado en proyectos es absolutamente esencial para dominar PyTorch con eficacia. Los proyectos te obligan a utilizar activamente las habilidades que has aprendido en cursos y tutoriales, imprimiendo las técnicas en tu memoria de forma mucho más eficaz.

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

• Emprende proyectos que te entusiasmen: mira a tu alrededor y comprueba si algún problema de tu vida o de la de tu familia puede resolverse con PyTorch.
• Asiste a webinars y code-alongs: Encontrarás un montón de seminarios web DataCamp y eventos en línea en los que podrás codificar 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 un proyecto, DataCamp te ofrece una amplia gama de proyectos PyTorch que puedes poner en práctica tú mismo:

• Construir un modelo clasificador de ropa de comercio electrónico
• Desarrollo de modelos multientrada para OCR
• Clasificación de tickets de servicio con aprendizaje profundo 
• Clasificar imágenes de rayos X con PyTorch
• Predecir el volumen de tráfico con PyTorch

Un ejemplo de plan de aprendizaje de PyTorch

Basándonos en lo que hemos tratado, a continuación te ofrecemos un ejemplo de plan de aprendizaje semanal que puedes ajustar en función de tu compromiso de tiempo.

Prácticas diarias:

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

Objetivos semanales:

• Completar un proyecto significativo
• Redactar documentación técnica
• Participa en los debates de la comunidad PyTorch
• Crear una entrada de cartera
• 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, verifica la compatibilidad con la GPU
• Martes: Aprende la creación de tensores, la indexación y las operaciones básicas
• El miércoles: Practica manipulaciones tensoriales y operaciones matemáticas
• Jueves: Estudiar mecánica autograduada y 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: Estudia diferentes funciones de pérdida (MSE, Entropía cruzada)
• Martes: Conoce los optimizadores (SGD, Adam, RMSprop)
• El miércoles: Implementar varias funciones de activación
• Jueves: Construye tu primera red neuronal con nn.Module
• Viernes: Aprende a cargar y preprocesar datos
• Fin de semana: Crear 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: Aplicar procedimientos de validación y ensayo
• El miércoles: Infórmate sobre la programación de la tasa de aprendizaje
• Jueves: Normalización de lotes de estudio y abandono
• Viernes: Implementar la parada anticipada y el punto de control del modelo
• Fin de semana: Entrenar un clasificador de moda utilizando Fashion-MNIST

Semana 4: Visión por ordenador y CNN

• Lunes: Aprende los fundamentos de la arquitectura CNN
• Martes: Estudia las diferentes capas y operaciones de la CNN
• El 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 avanzado de modelos

• Lunes: Estudiar modelos de secuencias y RNN
• Martes: Aprender las arquitecturas LSTM y GRU
• El miércoles: Poner en marcha mecanismos de atención
• Jueves: Estudiar los fundamentos de la arquitectura de los transformadores
• Viernes: Aprende estrategias de despliegue 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 del modelo
• El miércoles: Practica el servicio de modelos y la creación de API
• Jueves: Infórmate sobre la formación distribuida
• Viernes: Estudiar la optimización de la memoria de la GPU
• Fin de semana: Despliega un modelo con FastAPI

Semana 7: Aplicaciones en el mundo real

• Lunes: Aprende sobre conjuntos de datos personalizados y canalizaciones de datos
• Martes: Estudiar el entrenamiento multi-GPU
• El miércoles: Implementar funciones de pérdida personalizadas
• Jueves: Aprende técnicas de depuración y creación de perfiles
• Viernes: Estudiar las mejores prácticas de producción
• Fin de semana: Construye un pipeline ML de extremo a extremo

Semana 8: Temas Avanzados y Especialización

• Lunes: Explora modelos generativos (GANs, VAEs)
• Martes: Estudia los fundamentos del aprendizaje por refuerzo
• El miércoles: Aprende sobre redes neuronales gráficas
• Jueves: Practica con técnicas avanzadas de optimización
• Viernes: Estudiar métodos de interpretabilidad de modelos
• Fin de semana: Clasificar imágenes de rayos X utilizando el proyecto PyTorch

6 Consejos para aprender PyTorch

Una vez que estés preparado para empezar, ten en cuenta estos consejos, ya que pueden ayudarte a maximizar tu progreso y a mantener la concentración.

1. Encuentra tu enfoque

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

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
• Visión por ordenador (imagen y vídeo)
• Procesamiento de audio
• Sistemas de recomendación
• Previsión de series temporales y detección de anomalías
• Aprendizaje por Refuerzo
• Computación científica y simulaciones físicas

Cada uno de los anteriores puede tener una gran categoría de subproblemas, como la clasificación de imágenes, la generación de audio o la generación de texto. La gente puede incluso dedicar toda su carrera a resolver uno de estos problemas.

2. Practica regularmente

No hay sustituto para el trabajo duro: para ser bueno en PyTorch, tienes que aparecer constantemente y ensuciarte las manos. Practicar no tiene por qué consistir necesariamente en escribir código: puedes leer el código PyTorch de otros, leer la documentación y escribir tutoriales o guías sobre lo que hayas aprendido. Lo importante es que no se te escapen los conocimientos de PyTorch que tanto te ha costado adquirir ni que te oxides.

3. Trabajar en proyectos

También mencionamos este punto una vez más. El aprendizaje basado en proyectos es la mejor forma de adquirir conocimientos sobre PyTorch en el mundo real. Especialmente, si resuelves un problema concreto que tiene repercusiones en tu propia vida, los conocimientos adquiridos durante el proceso te acompañarán 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 viaje por PyTorch no tiene por qué ser solitario. De hecho, unirse a una comunidad de alumnos puede proporcionar una amplia gama de beneficios. Puedes compartir conocimientos, obtener ayuda cuando estés atascado, aprender de las experiencias de los demás e incluso colaborar en proyectos. 

Comunidades como Foros PyTorch, r/pytorch de Reddity varios servidores Discord dedicados al aprendizaje profundo proporcionan excelentes plataformas para debatir, solucionar problemas y mantenerse al día de los últimos avances.

Además, participar en estas comunidades puede ofrecerte oportunidades de establecer contactos y posibles perspectivas de trabajo, a medida que entablas relaciones con otros profesionales de PyTorch.

Cómo conseguir un trabajo que utilice PyTorch

Aunque el camino tradicional para encontrar cualquier tipo de trabajo de programación es obtener un título en un campo relacionado como la informática, cada vez más profesionales entran en este campo a través de caminos no tradicionales. En esta sección, veremos cómo conseguir un trabajo en PyTorch sin un título. En primer lugar, vamos a cubrir algunos puestos de trabajo que contratan especialistas en PyTorch.

Principales trayectorias profesionales en PyTorch

Los conocimientos de PyTorch son muy valorados en muchas funciones e industrias. Estos son algunos puestos de trabajo habituales:

• Ingeniero de Aprendizaje Automático- Construye y despliega modelos ML usando PyTorch
• Investigador de Aprendizaje Profundo - Realizar investigaciones y desarrollar arquitecturas novedosas
• Ingeniero de Visión por Ordenador - Trabaja en aplicaciones de procesamiento de imagen/vídeo
• Ingeniero en PNL - Centrado en modelos lingüísticos y procesamiento de textos
• AI Research Scientist - Avanzar en el estado del arte de la inteligencia artificial
• Científico de datos- Aplica PyTorch para modelado y análisis predictivos
• Ingeniero de Infraestructura de ML - Construir sistemas para apoyar el despliegue de modelos de ML
• Desarrollador de aplicaciones de IA - Crea aplicaciones de usuario final impulsadas por PyTorch
• Robotics Engineer - Utilizar PyTorch para el control y la percepción robótica
• Consultor de IA - Ayuda a las empresas a implantar soluciones basadas en PyTorch

Muchas de las empresas que contratan para estos puestos son

• Gigantes tecnológicos (Google, Meta, Microsoft, etc.)
• Empresas emergentes centradas en la IA
• Instituciones de investigación y universidades
• Empresas sanitarias y biotecnológicas
• Instituciones financieras
• Empresas de automoción y fabricación

Encontrar trabajo en PyTorch

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

1. Desarrollar una cartera sólida

Lo primero que necesitas es una cartera sólida como una roca. Debe demostrar tu capacidad para resolver problemas del mundo real utilizando PyTorch, mostrar tu comprensión de los conceptos de aprendizaje profundo y destacar tus habilidades de codificación. Incluye diversos proyectos que se ajusten a tu función objetivo, ya sea visión por ordenador, PNL o aprendizaje automático en general. 

Asegúrate de documentar bien tu trabajo en plataformas como GitHub, explicando tu enfoque, metodología y resultados. Si puedes, comparte métricas o detalles de cómo tu proyecto tuvo un impacto, ya sea en tu vida, en la de tus amigos o en la de una empresa. Tener un portafolio sólido no sólo demuestra tus capacidades técnicas, sino que también muestra a los posibles empleadores que puedes ofrecer soluciones prácticas.

2. Elaborar un currículum eficaz

En el mercado laboral moderno, el 60-70% de las solicitudes se van por el desagüe antes de que los humanos lleguen a mirar la tuya. 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. 

Así que, antes incluso de llegar a los humanos, tu currículum debe ser lo suficientemente eficaz como para pasar por 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 independiente sobre cómo hacer un currículum destacado.

3. Generar atención y redes

Uno de los métodos probados para conseguir trabajo, no sólo en el aprendizaje profundo sino en cualquier campo, es a través de la creación de redes. Pero muchos principiantes se sienten incómodos porque no conocen a nadie del sector con quien relacionarse. 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 breves posts o artículos en LinkedIn o Medium. Esto pone tu nombre y tu experiencia delante de los posibles jefes de contratación y puede dejar una impresión duradera. Puedes conectar con cualquiera que se interese por tu contenido, construyendo y ampliando poco a poco tu red.

Es posible que consigas proyectos freelance en PyTorch a través de tu red, lo que puede ser una gran ventaja para tu cartera.

Reflexiones finales

Aprender PyTorch es una valiosa inversión en tu carrera, sobre todo porque la IA sigue remodelando industrias en todo el mundo. Aunque la curva de aprendizaje pueda parecer empinada al principio, seguir un enfoque estructurado y ser constante con tu práctica te ayudará a dominar este poderoso marco. Recuerda que todo el mundo empieza en algún sitio, y la comunidad PyTorch es increíblemente solidaria con los recién llegados.

Tanto si aspiras a convertirte en ingeniero de aprendizaje automático, en investigador o simplemente quieres explorar el fascinante mundo del aprendizaje profundo, PyTorch te proporciona las herramientas y la flexibilidad que necesitas. Empieza por lo básico, trabaja en proyectos significativos, comprométete con la comunidad, sé constante y no tengas prisa. Nunca ha habido un momento mejor para comenzar tu viaje en PyTorch.

Empieza hoy mismo con nuestro Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo en PyTorcho continúa tu viaje con Curso Intermedio de Aprendizaje Profundo con PyTorch. También puedes descubrir lo que se necesita para obtener una certificación PyTorch en nuestra guía separada.