Come imparare PyTorch da zero nel 2026: guida dell’esperto

Perché imparare PyTorch è così vantaggioso

Con l’attuale bolla dell’AI che continua a espandersi e PyTorch come framework principale, la domanda di specialisti PyTorch non è mai stata così alta. Viene usato per costruire di tutto, dai semplici classificatori di immagini ai grandi modelli linguistici come GPT, sistemi di computer vision per auto a guida autonoma, motori di raccomandazione per i servizi di streaming e progetti di ricerca AI all’avanguardia in laboratori di tutto il mondo.

Inoltre, secondo il Developer Survey di StackOverflow 2024, PyTorch è il quarto framework Python più popolare:

Questo posizionamento elevato riflette l’importanza di PyTorch nell’industria della data science e del machine learning. 

Le aziende cercano attivamente professionisti con competenze in PyTorch, offrendo stipendi competitivi e opportunità di carriera entusiasmanti. La crescente popolarità del framework significa anche che esiste una vasta comunità di sviluppatori e ricercatori che condividono conoscenze, tutorial e risorse. 

Che tu stia iniziando il tuo percorso nell’AI o voglia far avanzare la tua carriera, imparare PyTorch può aprirti le porte a progetti all’avanguardia e collaborazioni con le principali aziende tech.

Quanto tempo ci vuole per imparare PyTorch?

Sebbene PyTorch sia un framework adatto ai principianti, passare da assoluto principiante a chi sa risolvere problemi con PyTorch richiede tempo. Il tempo necessario può variare molto in base alla tua esperienza precedente con la programmazione, alla complessità dei concetti che vuoi apprendere e al tempo che puoi dedicare allo studio.

Ma con un piano strutturato e impegno costante, puoi padroneggiare le basi in un paio di settimane e sentirti a tuo agio in pochi mesi.

Le risorse online sono sempre accoglienti e offrono un’esperienza di apprendimento migliore rispetto alla documentazione di PyTorch (il che non vuol dire che la doc sia scarsa: è eccellente). Puoi scegliere in base al tuo livello attuale e al tempo che puoi dedicare. 

Per esempio, il nostro percorso di competenze Deep Learning in Python che usa principalmente PyTorch richiede circa 16 ore di studio per essere completato e copre competenze dal livello principiante a intermedio. Naturalmente, il percorso per diventare un bravo deep learning engineer in Python richiede molto più tempo e impegno. 

Gran parte del tuo tempo dovrebbe essere dedicata a scrivere codice PyTorch e risolvere problemi.

Proprio come imparare ad andare in bici è molto più efficace se ci sali davvero sopra invece di leggere tecniche, tuffarti in progetti reali con PyTorch accelera l’apprendimento molto più della sola teoria. Su DataCamp offriamo molti progetti PyTorch per sporcarti le mani.

Come imparare PyTorch: 6 passi per avere successo

Vediamo ora un approccio passo passo per imparare PyTorch. Questo articolo presume che tu sia a tuo agio con Python e abbia esperienza con diversi tipi di dati. In caso contrario, inizia prima con la nostra guida su come imparare Python e con il nostro percorso Python Fundamentals. 

Passo 1 — Capire perché stai imparando PyTorch

Prima di iniziare, è importante fissare obiettivi chiari. Dato che PyTorch è un framework vasto usato in ogni tipo di applicazione, provare a imparare tutto insieme può portarti a fare pochi progressi.

Prenditi un momento per pensare a quali progetti ti entusiasmano: 

• Ti interessano di più i task di NLP e applicazioni come gli LLM? 
• Magari preferisci elaborare e generare audio simile a quello umano (personalmente, mi piacerebbe sbloccare l’iPhone con la voce). 
• Potresti anche lavorare su un’ampia gamma di task di computer vision che coinvolgono immagini e audio. 

Qualunque sotto-area del deep learning tu scelga, l’esperienza di apprendimento sarà diversa. PyTorch usa approcci e algoritmi vari per risolvere questi task, quindi scegliere in anticipo ti aiuterà a definire la direzione del tuo percorso oltre le basi.

Passo 2 — Parti dalle basi di PyTorch

PyTorch privilegia uno sviluppo intuitivo del deep learning e ti permette di esprimere reti neurali complesse in codice leggibile. Inizia comprendendo i mattoni fondamentali:

• Tensori: la struttura dati core in PyTorch, simile agli array NumPy ma con supporto all’accelerazione su GPU
• Autograd: il motore di differenziazione automatica di PyTorch che alimenta l’addestramento delle reti neurali
• Moduli di rete neurale: i blocchi per creare architetture di reti neurali

Il nostro corso Introduction to Deep Learning in PyTorch copre molte di queste basi e ti mette sulla strada per padroneggiare PyTorch. 

Installare PyTorch e configurare l’ambiente

Per iniziare a usare PyTorch, devi installarlo e configurare l’ambiente di sviluppo. Puoi installare PyTorch con pip o conda, selezionando la versione appropriata per il tuo sistema ed eventualmente il supporto CUDA per l’accelerazione GPU.

Passo 3 — Scrivi il tuo primo programma PyTorch

Inizia con semplici operazioni sui tensori e componenti base delle reti neurali. Crea tensori, esegui operazioni matematiche e comprendi come i dati fluiscono nel grafo di calcolo. Parti implementando una regressione lineare o un classificatore di base prima di passare ad architetture più complesse.

Strutture dati di PyTorch

Oltre ai tensori, PyTorch offre diverse strutture dati e utility specializzate:

• Classi Dataset e DataLoader per la gestione dei dati
• nn.Module per costruire layer di reti neurali
• Optimizer per aggiornare i parametri del modello

Flusso di addestramento in PyTorch

Capire il training loop è fondamentale — forward pass, calcolo della loss, backpropagation e aggiornamento dei parametri sono il cuore del deep learning in PyTorch. Questi concetti sono essenziali sia per una rete semplice sia per un transformer complesso. Probabilmente finirai per memorizzare a memoria i passaggi del loop.

Funzioni di loss e optimizer

PyTorch fornisce diverse funzioni di loss per compiti differenti (MSE, Cross Entropy, ecc.) e optimizer (SGD, Adam) per aggiornare i parametri del modello. Padroneggiare questi componenti è essenziale per addestrare modelli efficaci.

Passo 4 — Padroneggia i concetti intermedi di PyTorch

Una volta che hai familiarità con le basi, puoi passare a temi PyTorch più avanzati. Sono essenziali per costruire modelli di deep learning sofisticati e ti aiuteranno ad affrontare varie sfide nello sviluppo di reti neurali.

Autograd e backpropagation

Il sistema autograd di PyTorch è cruciale per la differenziazione automatica e il calcolo dei gradienti. A questo punto lo studierai oltre le basi, incluso come creare grafi di calcolo e gestire i gradienti. Questi aspetti sono la spina dorsale di un addestramento efficace.

Lavorare con l’ecosistema PyTorch

La potenza di PyTorch deriva dal suo ricco ecosistema di strumenti ed estensioni. Oltre al core torch, impara a usare moduli importanti come torchvision per la computer vision, torchaudio per l’audio e torchtext per l’elaborazione del linguaggio naturale. Queste librerie specifiche di dominio offrono modelli e utility predefinite per task specializzati.

Sviluppo di modelli orientato agli oggetti

PyTorch segue un approccio orientato agli oggetti tramite nn.Module. È fondamentale capire come creare layer personalizzati, definire architetture di modelli e implementare reti neurali complesse usando l’ereditarietà delle classi. Questo include concetti come i forward hook, la gestione dei parametri e la serializzazione dei modelli.

Tecniche di addestramento avanzate

Padroneggia concetti avanzati di training come il learning rate scheduling, il gradient clipping e l’early stopping. Capire queste tecniche di ottimizzazione è essenziale per addestrare reti profonde che convergono in modo efficace e generalizzano bene a nuovi dati. Grazie a queste tecniche avrai anche un migliore controllo delle risorse di calcolo come la memoria GPU e la RAM.

Passo 5 — Impara facendo

Come abbiamo detto, l’apprendimento basato su progetti è assolutamente essenziale per padroneggiare PyTorch in modo efficace. I progetti ti costringono a usare attivamente le competenze apprese in corsi e tutorial, fissandole nella memoria in modo più efficace.

Per fortuna, molte risorse DataCamp adottano questo metodo del learn-by-doing, ma ecco altri modi per esercitare le tue skill:

• Affronta progetti che ti entusiasmano: guarda intorno a te e verifica se qualche problema nella tua vita o in quella della tua famiglia può essere risolto con PyTorch.
• Partecipa a webinar e code-along: troverai molti webinar di DataCamp e eventi online in cui puoi scrivere codice insieme all’istruttore. Questo metodo è ottimo per apprendere nuovi concetti e vedere come si applicano in tempo reale.

Se ti mancano idee per i progetti, DataCamp offre un’ampia gamma di progetti PyTorch che puoi implementare da solo:

• Creare un modello di classificazione di abbigliamento per e-commerce
• Sviluppare modelli multi-input per OCR
• Classificazione dei ticket di Service Desk con il deep learning 
• Classificazione di immagini a raggi X con PyTorch
• Prevedere il volume di traffico con PyTorch

Un esempio di piano di apprendimento PyTorch

Sulla base di quanto visto, ecco un esempio di piano settimanale che puoi adattare in base al tempo che hai a disposizione.

Pratiche quotidiane:

• 3 ore di coding concentrato
• Lettura della documentazione e presa di appunti
• Code review e refactoring
• Esercizi di problem solving

Obiettivi settimanali:

• Completa un progetto significativo
• Scrivi documentazione tecnica
• Partecipa alle discussioni della community PyTorch
• Crea una voce di portfolio
• Rivedi e ottimizza il codice della settimana precedente

Settimana 1: Basi di PyTorch e setup dell’ambiente

• Lunedì: Installa PyTorch, configura l’ambiente di sviluppo, verifica il supporto GPU
• Martedì: Impara creazione, indicizzazione e operazioni di base sui tensori
• Mercoledì: Esercitati con manipolazioni dei tensori e operazioni matematiche
• Giovedì: Studia la meccanica di autograd e i grafi computazionali
• Venerdì: Esplora i componenti base delle reti neurali
• Weekend: Crea e addestra un semplice modello di regressione lineare

Settimana 2: Fondamenti delle reti neurali

• Lunedì: Studia diverse funzioni di loss (MSE, Cross-Entropy)
• Martedì: Impara gli optimizer (SGD, Adam, RMSprop)
• Mercoledì: Implementa varie funzioni di attivazione
• Giovedì: Costruisci la tua prima rete neurale usando nn.Module
• Venerdì: Impara il caricamento e la preprocessazione dei dati
• Weekend: Crea un classificatore di cifre con il dataset MNIST

Settimana 3: Addestrare reti neurali profonde

• Lunedì: Padroneggia i componenti del training loop
• Martedì: Implementa procedure di validazione e test
• Mercoledì: Impara il learning rate scheduling
• Giovedì: Studia batch normalization e dropout
• Venerdì: Implementa early stopping e salvataggio dei checkpoint
• Weekend: Addestra un classificatore fashion con Fashion-MNIST

Settimana 4: Computer vision e CNN

• Lunedì: Impara i fondamenti delle architetture CNN
• Martedì: Studia i diversi layer e le operazioni delle CNN
• Mercoledì: Implementa architetture CNN popolari
• Giovedì: Esercitati con il transfer learning usando modelli pre-addestrati
• Venerdì: Impara tecniche di data augmentation
• Weekend: https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Settimana 5: Sviluppo di modelli avanzati

• Lunedì: Studia i modelli sequenziali e le RNN
• Martedì: Impara le architetture LSTM e GRU
• Mercoledì: Implementa meccanismi di attenzione
• Giovedì: Studia le basi dell’architettura transformer
• Venerdì: Impara strategie di deployment dei modelli
• Weekend: Crea un modello di classificazione del testo

Settimana 6: Produzione e ottimizzazione

• Lunedì: Impara le tecniche di quantizzazione dei modelli
• Martedì: Studia pruning e compressione
• Mercoledì: Esercitati con il serving dei modelli e la creazione di API
• Giovedì: Impara il training distribuito
• Venerdì: Studia l’ottimizzazione della memoria GPU
• Weekend: Effettua il deploy di un modello con FastAPI

Settimana 7: Applicazioni reali

• Lunedì: Impara dataset personalizzati e pipeline di dati
• Martedì: Studia il training su più GPU
• Mercoledì: Implementa funzioni di loss personalizzate
• Giovedì: Impara tecniche di debugging e profiling
• Venerdì: Studia le best practice per la produzione
• Weekend: Costruisci una pipeline ML end-to-end

Settimana 8: Argomenti avanzati e specializzazione

• Lunedì: Esplora i modelli generativi (GAN, VAE)
• Martedì: Studia le basi del reinforcement learning
• Mercoledì: Impara le graph neural network
• Giovedì: Esercitati con tecniche avanzate di ottimizzazione
• Venerdì: Studia i metodi di interpretabilità dei modelli
• Weekend: progetto Classificazione di immagini a raggi X con PyTorch

6 consigli top per imparare PyTorch

Quando sei pronto per iniziare, tieni a mente questi consigli: ti aiuteranno a massimizzare i progressi e a restare concentrato.

1. Trova il tuo focus

Vale la pena ripeterlo. PyTorch è un framework versatile con un’ampia gamma di applicazioni: decidi fin dall’inizio su che tipo di problemi vuoi lavorare. Le applicazioni principali sono:

• Natural language processing (NLP)
• Computer vision (immagini e video)
• Elaborazione audio
• Sistemi di raccomandazione
• Previsioni su serie temporali e rilevamento anomalie
• Reinforcement learning
• Calcolo scientifico e simulazioni fisiche

Ciascuna area comprende molte sotto-categorie, come classificazione di immagini, generazione audio o generazione di testo. C’è chi dedica un’intera carriera a uno solo di questi problemi.

2. Esercitati con regolarità

Non c’è sostituto al duro lavoro — per essere bravo con PyTorch devi presentarti con costanza e sporcarti le mani. Esercitarsi non significa per forza scrivere codice: puoi leggere il codice PyTorch di altri, studiare la documentazione e scrivere tutorial o guide su ciò che hai imparato. L’importante è non lasciare che le conoscenze sudate vadano perse o arrugginiscano.

3. Lavora su progetti

Anche questo punto lo ribadiamo. L’apprendimento basato su progetti è il modo migliore per costruire conoscenze PyTorch spendibili nel mondo reale. Soprattutto, se risolvi un problema specifico che ha un impatto sulla tua vita, le conoscenze acquisite resteranno con te a lungo.

4. Unisciti a una community

Dato che PyTorch è molto diffuso, puoi trovare molte community e gruppi online a cui unirti. Il tuo percorso con PyTorch non deve essere solitario. Anzi, far parte di una community di persone che imparano può offrire molti vantaggi. Puoi condividere conoscenze, ottenere aiuto quando sei bloccato, imparare dalle esperienze altrui e persino collaborare a progetti. 

Community come i forum di PyTorch, r/pytorch su Reddit e vari server Discord dedicati al deep learning sono piattaforme eccellenti per discussioni, troubleshooting e per restare aggiornati sugli ultimi sviluppi. 

Inoltre, partecipare a queste community può portare a opportunità di networking e possibili offerte di lavoro, man mano che costruisci relazioni con altri professionisti PyTorch.

Come trovare un lavoro che usa PyTorch

Sebbene il percorso tradizionale per qualsiasi lavoro di programmazione preveda una laurea in un campo correlato come l’informatica, sempre più professionisti entrano nel settore attraverso strade non tradizionali. In questa sezione vedremo come ottenere un lavoro in PyTorch senza una laurea. Prima, passiamo in rassegna alcuni titoli di lavoro per cui si cercano specialisti PyTorch.

Le principali carriere in ambito PyTorch

Le competenze in PyTorch sono molto valorizzate in molti ruoli e settori. Ecco alcune posizioni comuni:

• Machine Learning Engineer — Costruisce e distribuisce modelli ML usando PyTorch
• Deep Learning Researcher — Conduce ricerca e sviluppa nuove architetture
• Computer Vision Engineer — Lavora su applicazioni di elaborazione di immagini/video
• NLP Engineer — Si occupa di modelli linguistici ed elaborazione del testo
• AI Research Scientist — Fa progredire lo stato dell’arte nell’intelligenza artificiale
• Data Scientist — Applica PyTorch per modellazione predittiva e analytics
• ML Infrastructure Engineer — Costruisce sistemi a supporto del deployment dei modelli ML
• AI Application Developer — Crea applicazioni per l’utente finale basate su PyTorch
• Robotics Engineer — Usa PyTorch per controllo e percezione robotica
• AI Consultant — Aiuta le aziende a implementare soluzioni basate su PyTorch

Molte aziende che assumono per questi ruoli includono:

• Big tech (Google, Meta, Microsoft, ecc.)
• Startup focalizzate sull’AI
• Istituti di ricerca e università
• Aziende healthcare e biotech
• Istituzioni finanziarie
• Aziende automotive e manifatturiere

Trovare lavori con PyTorch

Quindi, come si ottiene un lavoro in una di queste aziende?

1. Sviluppa un portfolio solido

La prima cosa di cui hai bisogno è un portfolio a prova di bomba. Dovrebbe dimostrare la tua capacità di risolvere problemi reali con PyTorch, mostrare la comprensione dei concetti di deep learning e mettere in evidenza le tue abilità di coding. Includi progetti diversi in linea con il ruolo a cui punti, che sia computer vision, NLP o machine learning generale. 

Assicurati di documentare bene il tuo lavoro su piattaforme come GitHub, spiegando approccio, metodologia e risultati. Se puoi, condividi metriche o dettagli su come il progetto ha avuto un impatto, che sia sulla tua vita, su quella di amici o su un business. Un portfolio forte non solo prova le tue capacità tecniche, ma mostra anche ai potenziali datori di lavoro che sai fornire soluzioni pratiche.

2. Crea un CV efficace

Nel mercato del lavoro moderno, il 60–70% delle candidature viene scartato prima che qualcuno le legga. Questo perché gli Applicant Tracking System (ATS) filtrano automaticamente i candidati in base a esperienza, keyword e altri fattori. 

Quindi, prima ancora di arrivare a un essere umano, il tuo CV deve essere abbastanza efficace da superare questi sistemi. Per fortuna, puoi combattere l’AI con l’AI sfruttando servizi online che aiutano a ottimizzare il CV. Puoi anche leggere la nostra guida dedicata su come creare un CV che si distingua.

3. Genera attenzione e fai networking

Uno dei metodi comprovati per trovare lavoro, non solo nel deep learning ma in qualsiasi campo, è il networking. Molti principianti però si sentono a disagio perché non conoscono nessuno nel settore. Ed è qui che piattaforme come LinkedIn possono essere di grande aiuto.

Dal giorno 1, impegnati a condividere la tua conoscenza di PyTorch sotto forma di brevi post o articoli su LinkedIn o Medium. Questo mette il tuo nome e le tue competenze davanti a potenziali hiring manager e può lasciare un’impronta duratura. Puoi connetterti con chi interagisce con i tuoi contenuti, costruendo e ampliando lentamente la tua rete.

Potresti ottenere progetti freelance su PyTorch tramite la tua rete, un grande plus per il tuo portfolio.

Considerazioni finali

Imparare PyTorch è un investimento prezioso per la tua carriera, soprattutto mentre l’AI continua a trasformare i settori in tutto il mondo. Anche se all’inizio la curva di apprendimento può sembrare ripida, seguire un approccio strutturato e mantenere la costanza nella pratica ti aiuterà a padroneggiare questo potente framework. Ricorda che tutti partono da qualche parte e la community PyTorch è incredibilmente accogliente con i nuovi arrivati.

Che tu aspiri a diventare machine learning engineer, ricercatore o voglia semplicemente esplorare il mondo affascinante del deep learning, PyTorch ti offre gli strumenti e la flessibilità di cui hai bisogno. Parti dalle basi, lavora su progetti significativi, partecipa alla community, sii costante e non avere fretta. Non c’è mai stato momento migliore per iniziare il tuo percorso con PyTorch.

Inizia oggi con il nostro corso Introduction to Deep Learning in PyTorch, oppure prosegui con Intermediate Deep Learning with PyTorch. Puoi anche scoprire cosa serve per ottenere una certificazione PyTorch nella nostra guida dedicata.