Comment apprendre PyTorch à partir de zéro en 2025 : Un guide d'expert

Pourquoi l'apprentissage de PyTorch est si bénéfique

La bulle actuelle de l'IA continuant à se développer et PyTorch étant le principal cadre de l'IA, la demande de spécialistes de PyTorch n'a jamais été aussi forte. Il est utilisé pour tout construire, des simples classificateurs d'images aux grands modèles de langage comme GPT, en passant par les systèmes de vision artificielle pour les voitures autonomes, les moteurs de recommandation pour les services de streaming et les projets de recherche en IA de pointe dans les laboratoires du monde entier.

Par ailleurs, selon l'enquête de StackOverflow auprès des développeurs 2024 StackOverflow Developer Survey, PyTorch est le quatrième framework Python le plus populaire :

Ce classement reflète l'importance de PyTorch dans le secteur de la science des données et de l'apprentissage automatique. 

Les entreprises recherchent activement des professionnels ayant des compétences en PyTorch, offrant des salaires compétitifs et des opportunités de carrière passionnantes. La popularité croissante du framework signifie également qu'il existe une vaste communauté de développeurs et de chercheurs qui partagent leurs connaissances, leurs tutoriels et leurs ressources. 

Que vous débutiez dans l'aventure de l'IA ou que vous cherchiez à faire progresser votre carrière, l'apprentissage de PyTorch peut vous ouvrir les portes de projets de pointe et de collaborations avec des entreprises technologiques de premier plan.

Combien de temps faut-il pour apprendre PyTorch ?

Bien que PyTorch soit un framework convivial pour les débutants, il faut un certain temps pour passer du statut de débutant à celui de praticien capable de résoudre des problèmes avec PyTorch. Le temps nécessaire pour apprendre PyTorch peut varier considérablement en fonction de votre expérience préalable de la programmation, de la complexité des concepts que vous essayez d'appréhender et du temps que vous pouvez consacrer à l'apprentissage.

Mais avec un plan d'apprentissage structuré et des efforts constants, vous pouvez maîtriser les principes fondamentaux en quelques semaines et vous sentir à l'aise dans ce domaine en quelques mois.

Les ressources en ligne sont toujours les bienvenues et offrent une meilleure expérience d'apprentissage que la documentation de PyTorch (ce qui ne veut pas dire que la documentation est mauvaise - elle est excellente). Vous pouvez les choisir en fonction de votre niveau de compétence actuel et du temps dont vous disposez. 

Par exemple, notre filière Deep Learning in Python (apprentissage profond en Python) qui utilise principalement PyTorch, nécessite environ 16 heures d'étude et couvre des compétences de niveau débutant à intermédiaire. Bien sûr, le parcours pour devenir un ingénieur compétent en apprentissage profond en Python prend beaucoup plus de temps et d'efforts que cela. 

Une grande partie de votre temps devrait être consacrée à l'écriture de code PyTorch et à la résolution de problèmes.

Tout comme il est plus efficace d'apprendre à faire du vélo en montant sur une bicyclette plutôt qu'en lisant des articles sur les techniques de cyclisme, le fait de se plonger dans des projets PyTorch réels accélère votre apprentissage bien plus que l'étude théorique seule. A DataCamp, nous proposons de nombreux projets PyTorch pour vous mettre la main à la pâte.

Comment apprendre PyTorch : 6 étapes pour réussir

Voyons maintenant une approche pas à pas de l'apprentissage de PyTorch. Cet article suppose que vous êtes à l'aise avec Python et que vous avez de l'expérience dans le travail avec différents types de données. Si ce n'est pas le cas, commencez par consulter notre guide Guide d'apprentissage de Python et notre cursus sur les bases de Python.

Étape 1 - Comprendre pourquoi vous apprenez PyTorch

Avant de commencer à apprendre PyTorch, il est important de se fixer des objectifs clairs. PyTorch étant un framework très vaste utilisé dans toutes sortes d'applications, vous risquez de ne pas progresser suffisamment en essayant de tout apprendre en même temps.

Prenez le temps de réfléchir aux projets qui vous passionnent : 

• Êtes-vous plus intéressé par les tâches et les applications de traitement du langage naturel (NLP) que par les LLM ? 
• Peut-être que le traitement et la production d'un son semblable à celui d'un être humain vous conviennent mieux (personnellement, j'aimerais pouvoir déverrouiller mon iPhone à l'aide de ma voix). 
• Vous pourrez également travailler sur un large éventail de tâches de vision par ordinateur impliquant l'image et l'audio. 

Quelle que soit la sous-tâche d'apprentissage profond que vous choisissez, votre expérience d'apprentissage sera différente. PyTorch utilise différentes approches et algorithmes pour résoudre ces tâches, et le fait d'en choisir un au préalable déterminera l'orientation de votre parcours d'apprentissage au-delà des principes fondamentaux.

Étape 2 - Commencer avec les bases de PyTorch

PyTorch met l'accent sur le développement intuitif de l'apprentissage profond et vous permet d'exprimer des réseaux neuronaux complexes dans un code lisible. Vous devez commencer par comprendre les éléments fondamentaux :

• Tenseurs : La structure de données centrale de PyTorch, similaire aux tableaux de NumPy mais avec des capacités d'accélération GPU.
• Autograd : Le moteur de différenciation automatique de PyTorch qui permet l'entraînement des réseaux neuronaux
• Modules de réseaux neuronaux : Éléments de base pour la création d'architectures de réseaux neuronaux

Notre cours Introduction à l'apprentissage profond dans PyTorch couvre un grand nombre de ces principes fondamentaux, vous permettant ainsi de commencer votre voyage vers la maîtrise de PyTorch.

Installation de PyTorch et configuration de votre environnement

Pour commencer à utiliser PyTorch, vous devez l'installer et configurer votre environnement de développement. Vous pouvez installer PyTorch à l'aide de pip ou de conda, en sélectionnant la version appropriée pour votre système et le support optionnel de CUDA pour l'accélération GPU.

Étape 3 - Écrire votre premier programme PyTorch

Commencez par des opérations tensorielles simples et composants de base des réseaux neuronaux. Créez des tenseurs, effectuez des opérations mathématiques et comprenez comment les données circulent dans le graphique de calcul. Commencez par mettre en œuvre une régression linéaire ou un classificateur de base avant de passer à des architectures plus complexes.

Structures de données PyTorch

Outre les tenseurs, PyTorch fournit plusieurs structures de données et utilitaires spécialisés :

• Ensemble de données et DataLoader pour gérer les données
• nn.Module pour la construction de couches de réseaux neuronaux
• Optimiseurs pour la mise à jour des paramètres du modèle

Flux de formation dans PyTorch

Il est essentiel de comprendre la boucle d'apprentissage - la passe avant, le calcul des pertes, la rétropropagation et les mises à jour des paramètres constituent le cœur de l'apprentissage profond dans PyTorch. Ces concepts sont fondamentaux, que vous construisiez un simple réseau neuronal ou un modèle de transformateur complexe. Vous finirez probablement par mémoriser les étapes de la boucle par cœur.

Fonctions de perte et optimiseurs

PyTorch propose différentes fonctions de perte pour différentes tâches (MSE, Entropie croiséeetc.) et des optimiseurs (SGD, Adam) pour mettre à jour les paramètres du modèle. La maîtrise de ces éléments est essentielle pour former des modèles efficaces.

Étape 4 - Maîtriser les concepts intermédiaires de PyTorch

Une fois que vous serez familiarisé avec les bases, vous pourrez passer à des sujets plus avancés sur PyTorch. Ils sont essentiels pour construire des modèles d'apprentissage profond sophistiqués et vous aideront à relever divers défis dans le développement de réseaux neuronaux.

Autograde et rétropropagation

Le système autograd de PyTorch est essentiel pour la différenciation automatique et le calcul du gradient. À ce stade, vous apprendrez les bases du logiciel, notamment comment créer des graphiques de calcul et gérer les gradients. Ils constituent l'épine dorsale d'une formation efficace aux réseaux neuronaux.

Travailler avec l'écosystème PyTorch

La puissance de PyTorch provient de son riche écosystème d'outils et d'extensions. Au-delà du paquetage torch de base , apprenez à utiliser des modules importants comme torchvision pour la vision par ordinateur, torchaudio pour le traitement audio et torchtext pour le traitement du langage naturel. Ces bibliothèques spécifiques à un domaine fournissent des modèles et des utilitaires préconstruits pour des tâches spécialisées.

Développement de modèles orientés objet

PyTorch suit une approche orientée objet à travers nn.Module. Il est essentiel de comprendre comment créer des couches personnalisées, définir des architectures de modèles et mettre en œuvre des réseaux neuronaux complexes à l'aide de l'héritage de classes pour élaborer des modèles sophistiqués. Cela inclut des concepts tels que les "forward hooks", la gestion des paramètres et la sérialisation des modèles.

Techniques de formation avancées

Maîtrisez des concepts de formation avancés tels que la programmation du taux d'apprentissage, l'écrêtage du gradient et l'arrêt anticipé. Il est essentiel de comprendre ces techniques d'optimisation pour former des réseaux profonds qui convergent efficacement et se généralisent bien à de nouvelles données. Grâce à ces techniques, vous maîtriserez mieux la gestion des ressources informatiques telles que la mémoire GPU et la mémoire vive.

Étape 5 - Apprendre par la pratique

Comme nous l'avons mentionné précédemment, l'apprentissage par projet est absolument essentiel pour maîtriser efficacement PyTorch. Les projets vous obligent à utiliser activement les compétences que vous avez acquises dans les cours et les tutoriels, ce qui permet d'imprimer les techniques dans votre mémoire de manière beaucoup plus efficace.

Heureusement, de nombreuses ressources DataCamp utilisent cette méthode d'apprentissage par la pratique, mais voici d'autres façons de mettre en pratique vos compétences :

• Entreprenez des projets qui vous passionnent : regardez autour de vous et voyez si des problèmes de votre vie ou de celle de votre famille peuvent être résolus avec PyTorch.
• Participez à des séminaires en ligne et à des séances de codage : Vous trouverez de nombreux DataCamp et des événements en ligne où vous pouvez coder avec l'instructeur. Cette méthode peut être un excellent moyen d'apprendre de nouveaux concepts et de voir comment ils sont appliqués en temps réel.

Si vous manquez d'idées de projets, DataCamp propose un large éventail de projets PyTorch que vous pouvez mettre en œuvre vous-même :

• Construction d'un modèle de classification de vêtements pour le commerce électronique
• Développement de modèles à entrées multiples pour l'OCR
• Classification des tickets de service avec l'apprentissage profond 
• Classification d'images radiographiques à l'aide de PyTorch
• Prédire le volume de trafic avec PyTorch

Un exemple de plan d'apprentissage PyTorch

Sur la base de ce que nous avons abordé, vous trouverez ci-dessous un exemple de plan d'apprentissage semaine par semaine que vous pouvez adapter en fonction du temps dont vous disposez.

Pratiques quotidiennes :

• 3 heures de codage ciblé
• Lecture de la documentation et prise de notes
• Révision du code et remaniement
• Exercices de résolution de problèmes

Objectifs hebdomadaires :

• Mener à bien un projet important
• Rédiger la documentation technique
• Participez aux discussions de la communauté PyTorch
• Créer une entrée de portefeuille
• Réviser et optimiser le code de la semaine précédente

Semaine 1 : Principes de base de PyTorch et configuration de l'environnement

• Lundi : Installez PyTorch, mettez en place un environnement de développement, vérifiez la prise en charge des GPU.
• Mardi : Apprenez à créer des tenseurs, à les indexer et à effectuer les opérations de base.
• Mercredi : S'entraîner à manipuler des tenseurs et à effectuer des opérations mathématiques
• Jeudi : Étudier la mécanique autograde et les graphes de calcul
• Vendredi : Explorer les composants de base des réseaux neuronaux
• Week-end : Construire et entraîner un modèle de régression linéaire simple

Semaine 2 : Fondements des réseaux neuronaux

• Lundi : Étudier différentes fonctions de perte (MSE, entropie croisée)
• Mardi : Apprenez à connaître les optimiseurs (SGD, Adam, RMSprop)
• Mercredi : Mettre en œuvre différentes fonctions d'activation
• Jeudi : Construisez votre premier réseau neuronal à l'aide de nn.Module
• Vendredi : Apprendre le chargement et le prétraitement des données
• Week-end : Créez un classificateur de chiffres à l'aide de l'ensemble de données MNIST.

Semaine 3 : Formation de réseaux neuronaux profonds

• Lundi : Maîtriser les éléments de la boucle de formation
• Mardi : Mettre en œuvre des procédures de validation et d'essai
• Mercredi : En savoir plus sur la programmation des taux d'apprentissage
• Jeudi : Normalisation et abandon des lots d'étude
• Vendredi : Mise en œuvre de l'arrêt anticipé et du point de contrôle du modèle
• Week-end : Entraînez un classificateur de mode à l'aide de Fashion-MNIST

Semaine 4 : Vision par ordinateur et CNN

• Lundi : Apprenez les principes fondamentaux de l'architecture CNN
• Mardi : Étudier les différentes couches et opérations de CNN
• Mercredi : Mettre en œuvre les architectures CNN les plus courantes
• Jeudi : Pratiquez l'apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés
• Vendredi : Apprendre les techniques d'enrichissement des données
• Week-end : https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Semaine 5 : Développement de modèles avancés

• Lundi : Étudier les modèles de séquence et les RNN
• Mardi : Apprendre les architectures LSTM et GRU
• Mercredi : Mettre en œuvre des mécanismes d'attention
• Jeudi : Étudier les bases de l'architecture des transformateurs
• Vendredi : Apprenez les stratégies de déploiement des modèles
• Week-end : Créer un modèle de classification de texte

Semaine 6 : Production et optimisation

• Lundi : Apprendre les techniques de quantification des modèles
• Mardi : Élagage et compression du modèle d'étude
• Mercredi : Pratiquez le service de modèles et la création d'API
• Jeudi : En savoir plus sur la formation distribuée
• Vendredi : Étudier l'optimisation de la mémoire des GPU
• Week-end : Déployer un modèle avec FastAPI

Semaine 7 : Applications dans le monde réel

• Lundi : En savoir plus sur les ensembles de données personnalisés et les pipelines de données
• Mardi : Étudier la formation multi-GPU
• Mercredi : Mettre en œuvre des fonctions de perte personnalisées
• Jeudi : Apprenez les techniques de débogage et de profilage
• Vendredi : Étudier les meilleures pratiques en matière de production
• Week-end : Construire un pipeline de ML de bout en bout

Semaine 8 : Sujets avancés et spécialisation

• Lundi : Explorer les modèles génératifs (GAN, VAE)
• Mardi : Étudier les bases de l'apprentissage par renforcement
• Mercredi : Découvrez les réseaux de neurones graphiques
• Jeudi : Pratique des techniques d'optimisation avancées
• Vendredi : Étudier les méthodes d'interprétabilité des modèles
• Week-end : Classification d'images radiographiques à l'aide du projet PyTorch

6 conseils pour apprendre PyTorch

Une fois que vous êtes prêt à commencer, gardez ces conseils à l'esprit, car ils peuvent vous aider à maximiser vos progrès et à rester concentré.

1. Trouvez votre centre d'intérêt

Ce point mérite d'être mentionné deux fois. PyTorch est un framework polyvalent avec une large gamme d'applications, alors décidez du type de problèmes sur lesquels vous voulez travailler dès le début. Les principales applications sont les suivantes :

• Traitement du langage naturel (NLP)
• Vision par ordinateur (image et vidéo)
• Traitement audio
• Systèmes de recommandation
• Prévision des séries temporelles et détection des anomalies
• Apprentissage par renforcement
• Calcul scientifique et simulations physiques

Chacun de ces problèmes peut avoir une grande catégorie de sous-problèmes tels que la classification d'images, la génération de sons ou la génération de textes. Il arrive même que des personnes consacrent toute leur carrière à la résolution de l'un de ces problèmes.

2. Pratiquer régulièrement

Il n'y a pas de substitut au travail acharné - pour être bon à PyTorch, vous devez vous présenter régulièrement et vous salir les mains. Vous pouvez lire le code PyTorch d'autres personnes, consulter la documentation et rédiger des tutoriels ou des guides sur ce que vous avez appris. L'important est de ne pas perdre de vue vos connaissances PyTorch durement acquises et de ne pas vous laisser aller à la rouille.

3. Travailler sur des projets

Nous mentionnons également ce point une nouvelle fois. L'apprentissage par projet est le meilleur moyen d'acquérir des connaissances concrètes sur PyTorch. En particulier, si vous résolvez un problème spécifique qui a un impact sur votre propre vie, les connaissances que vous avez acquises au cours du processus vous accompagneront pendant longtemps.

4. Rejoindre une communauté

PyTorch étant très répandu, vous trouverez de nombreuses communautés et groupes en ligne à rejoindre. Votre parcours PyTorch n'a pas à être solitaire. En fait, rejoindre une communauté d'apprenants peut offrir un large éventail d'avantages. Vous pouvez partager vos connaissances, obtenir de l'aide lorsque vous êtes bloqué, tirer parti de l'expérience des autres et même collaborer à des projets. 

Communautés comme Forums PyTorch, r/pytorch de Redditet divers serveurs Discord dédiés à l'apprentissage profond constituent d'excellentes plateformes de discussion, de dépannage et de mise à jour des derniers développements.

En outre, la participation à ces communautés peut déboucher sur des opportunités de réseautage et des perspectives d'emploi potentielles, car vous nouez des relations avec d'autres praticiens de PyTorch.

Comment décrocher un emploi qui utilise PyTorch

Si la voie traditionnelle pour trouver un emploi dans le domaine de la programmation consiste à obtenir un diplôme dans un domaine connexe tel que l'informatique, de plus en plus de professionnels entrent dans le secteur par des voies non traditionnelles. Dans cette section, nous verrons comment décrocher un emploi dans PyTorch sans diplôme. Tout d'abord, examinons quelques titres d'emploi qui recrutent des spécialistes de PyTorch.

Les meilleures carrières en PyTorch

Les compétences en PyTorch sont très appréciées dans de nombreuses fonctions et industries. Voici quelques postes de travail courants :

• Ingénieur en apprentissage automatique- Construire et déployer des modèles de ML en utilisant PyTorch
• Chercheur en apprentissage profond - Mener des recherches et développer de nouvelles architectures
• Ingénieur en vision par ordinateur - Travailler sur des applications de traitement d'images/vidéo
• Ingénieur NLP - Spécialisation dans les modèles de langage et le traitement de texte
• Chercheur en intelligence artificielle - Faire progresser l'état de l'art en matière d'intelligence artificielle
• Scientifique des données- Appliquer PyTorch pour la modélisation prédictive et l'analyse
• ML Infrastructure Engineer - Construire des systèmes pour soutenir le déploiement de modèles de ML
• Développeur d'applications AI - Créez des applications pour les utilisateurs finaux grâce à PyTorch.
• Ingénieur en robotique - Utiliser PyTorch pour le contrôle et la perception des robots
• AI Consultant - Aidez les entreprises à mettre en œuvre des solutions basées sur PyTorch

Les entreprises qui recrutent pour ces postes sont nombreuses :

• Les géants de la technologie (Google, Meta, Microsoft, etc.)
• Startups axées sur l'IA
• Institutions de recherche et universités
• Entreprises du secteur de la santé et de la biotechnologie
• Institutions financières
• Entreprises automobiles et manufacturières

Trouver des emplois dans PyTorch

Alors, comment décrocher un emploi dans l'une de ces entreprises ?

1. Développer un portefeuille solide

La première chose dont vous avez besoin est un portefeuille solide comme le roc. Il doit démontrer votre capacité à résoudre des problèmes concrets à l'aide de PyTorch, mettre en avant votre compréhension des concepts d'apprentissage profond et souligner vos compétences en matière de codage. Incluez divers projets qui correspondent à votre rôle cible, qu'il s'agisse de vision par ordinateur, de NLP ou d'apprentissage automatique en général. 

Veillez à bien documenter votre travail sur des plateformes telles que GitHub, en expliquant votre approche, votre méthodologie et vos résultats. Si vous le pouvez, partagez des indicateurs ou des détails sur l'impact de votre projet, que ce soit sur votre vie, sur vos amis ou sur une entreprise. Le fait de disposer d'un solide portfolio ne prouve pas seulement vos capacités techniques, mais montre également aux employeurs potentiels que vous êtes en mesure de fournir des solutions pratiques.

2. Élaborer un curriculum vitae efficace

Sur le marché du travail moderne, 60 à 70 % des candidatures passent à la trappe avant même d'être examinées. Cela est dû au fait que les systèmes de suivi des candidatures (ATS) filtrent automatiquement les candidats en fonction de leur expérience, de l'utilisation de mots clés et d'autres facteurs. 

Ainsi, avant même d'atteindre les humains, votre CV doit être suffisamment efficace pour passer par ces systèmes. Heureusement, vous pouvez combattre l'IA par l'IA en utilisant des services en ligne qui peuvent vous aider à optimiser votre CV. Vous pouvez également lire notre guide séparé sur l'élaboration d'un CV remarquable.

3. Attirez l'attention et créez des réseaux

L'une des méthodes éprouvées pour décrocher un emploi, non seulement dans le domaine de l'apprentissage profond mais aussi dans n'importe quel autre domaine, est le réseautage. Mais de nombreux débutants se sentent mal à l'aise parce qu'ils ne connaissent personne dans le domaine avec qui nouer des contacts. C'est là que des plateformes comme LinkedIn peuvent vous être d'une aide précieuse.

Dès le premier jour, vous devez vous engager à partager vos connaissances sur PyTorch sous la forme de courts messages ou d'articles sur LinkedIn ou Medium. Cela permet de mettre votre nom et votre expertise en avant auprès des responsables de recrutement potentiels et peut laisser une impression durable. Vous pouvez entrer en contact avec toutes les personnes qui s'intéressent à votre contenu, ce qui vous permet de construire et d'élargir progressivement votre réseau.

Vous pourriez décrocher des projets en freelance sur PyTorch grâce à votre réseau, ce qui peut constituer un atout considérable pour votre portefeuille.

Réflexions finales

Apprendre PyTorch est un investissement précieux pour votre carrière, d'autant plus que l'IA continue de remodeler les industries dans le monde entier. Si la courbe d'apprentissage peut sembler abrupte au début, le fait de suivre une approche structurée et de rester cohérent avec votre pratique vous aidera à maîtriser ce cadre puissant. Rappelez-vous que tout le monde commence quelque part, et que la communauté PyTorch est incroyablement favorable aux nouveaux arrivants.

Que vous souhaitiez devenir ingénieur en apprentissage automatique, chercheur ou simplement explorer le monde fascinant de l'apprentissage profond, PyTorch vous offre les outils et la flexibilité dont vous avez besoin. Commencez par les bases, travaillez sur des projets significatifs, engagez-vous auprès de la communauté, soyez cohérent et ne vous précipitez pas. Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour commencer votre voyage PyTorch.

Commencez dès aujourd'hui avec notre Introduction à l'apprentissage profond dans PyTorchou continuez votre voyage avec Cours intermédiaire sur l'apprentissage profond avec PyTorch. Vous pouvez également découvrir ce qu'il faut faire pour obtenir une certification PyTorch dans notre guide séparé.