Como aprender PyTorch do zero em 2025: Um guia especializado

Por que aprender PyTorch é tão benéfico

Como a atual bolha de IA continua a se expandir e o PyTorch é a principal estrutura de IA, a demanda por especialistas em PyTorch nunca foi tão alta. Ele é usado para criar tudo, desde classificadores de imagens simples até grandes modelos de linguagem, como GPT, sistemas de visão computacional para carros autônomos, mecanismos de recomendação para serviços de streaming e projetos de pesquisa de IA de ponta em laboratórios de todo o mundo.

Além disso, de acordo com a Pesquisa de desenvolvedores do StackOverflow de 2024o PyTorch é a quarta estrutura Python mais popular:

Essa alta classificação reflete a importância do PyTorch no setor de ciência de dados e aprendizado de máquina. 

As empresas estão buscando ativamente profissionais com habilidades em PyTorch, oferecendo salários competitivos e oportunidades de carreira interessantes. A crescente popularidade da estrutura também significa que há uma vasta comunidade de desenvolvedores e pesquisadores que compartilham conhecimento, tutoriais e recursos. 

Não importa se você está apenas começando sua jornada de IA ou buscando avançar em sua carreira, aprender PyTorch pode abrir portas para projetos de ponta e colaborações com as principais empresas de tecnologia.

Quanto tempo você leva para aprender PyTorch?

Embora o PyTorch seja uma estrutura amigável para iniciantes, passar de um iniciante total a um praticante capaz de resolver problemas com o PyTorch leva algum tempo. O tempo necessário para aprender PyTorch pode variar muito, dependendo da sua experiência anterior com programação, da complexidade dos conceitos que você está tentando entender e da quantidade de tempo que você pode dedicar ao aprendizado.

Mas com um plano de aprendizado estruturado e um esforço consistente, você pode dominar os fundamentos em algumas semanas e se sentir confortável com eles em alguns meses.

Os recursos on-line são sempre bem-vindos e proporcionam uma experiência de aprendizado melhor do que a documentação do PyTorch (isso não quer dizer que a documentação seja ruim - ela é excelente). Você pode escolhê-las com base no seu nível de habilidade atual e no tempo disponível. 

Por exemplo, nosso Aprendizado profundo em Python que usa principalmente o PyTorch, leva cerca de 16 horas de estudo para ser concluído e abrange habilidades do nível iniciante ao intermediário. É claro que a jornada para você se tornar um engenheiro especializado em aprendizagem profunda em Python exige muito mais tempo e esforço do que isso. 

A maior parte do seu tempo deve ser gasta escrevendo código PyTorch e resolvendo problemas.

Da mesma forma que aprender a andar de bicicleta é muito mais eficaz quando você realmente sobe em uma, em vez de ler sobre técnicas de ciclismo, mergulhar em projetos reais do PyTorch acelera muito mais o seu aprendizado do que apenas o estudo teórico. No DataCamp, oferecemos a você muitos projetos PyTorch para você colocar a mão na massa.

Como aprender PyTorch: 6 etapas para o sucesso

Agora, vamos ver uma abordagem passo a passo para você aprender PyTorch. Este artigo pressupõe que você esteja familiarizado com Python e tenha experiência em trabalhar com vários tipos de dados. Caso contrário, você deve começar pelo nosso guia Como aprender Python e nossa trilha de habilidades Python Fundamentals.

Etapa 1 - Entenda por que você está aprendendo PyTorch

Antes de começar a aprender PyTorch, é importante que você defina objetivos claros. Como o PyTorch é uma estrutura tão ampla usada em todos os tipos de aplicativos, você pode acabar não progredindo adequadamente se tentar aprender tudo de uma vez.

Reserve um momento para pensar nos tipos de projetos que entusiasmam você: 

• Você está mais interessado em tarefas e aplicativos de processamento de linguagem natural (NLP), como os LLMs? 
• Talvez você goste mais de processar e gerar áudio semelhante ao humano (pessoalmente, eu adoraria uma maneira de desbloquear meu iPhone com minha voz). 
• Você também poderá trabalhar em uma variedade incrível de tarefas de visão computacional envolvendo imagem e áudio. 

Seja qual for a subtarefa de aprendizagem profunda que você escolher, sua experiência de aprendizagem será diferente. O PyTorch usa várias abordagens e algoritmos para resolver essas tarefas, portanto, a escolha prévia de um deles definirá a direção do seu caminho de aprendizado além dos fundamentos.

Etapa 2 - Comece a usar os conceitos básicos do PyTorch

O PyTorch enfatiza o desenvolvimento intuitivo da aprendizagem profunda e permite que você expresse redes neurais complexas em um código legível. Você deve começar entendendo os blocos de construção fundamentais:

• Tensores: A estrutura de dados principal do PyTorch, semelhante às matrizes do NumPy, mas com recursos de aceleração de GPU
• Autograd: Mecanismo de diferenciação automática do PyTorch que potencializa o treinamento da rede neural
• Módulos de rede neural: Blocos de construção para criar arquiteturas de redes neurais

Nosso curso Introdução à aprendizagem profunda no curso PyTorch abrange muitos desses fundamentos, iniciando você em sua jornada rumo ao domínio do PyTorch.

Instalando o PyTorch e configurando seu ambiente

Para começar a usar o PyTorch, você precisará instalá-lo e configurar seu ambiente de desenvolvimento. Você pode instalar o PyTorch usando pip ou conda, selecionando a versão apropriada para o seu sistema e o suporte opcional a CUDA para aceleração de GPU.

Etapa 3 - Escreva seu primeiro programa PyTorch

Comece com operações simples de tensores e componentes básicos de redes neurais. Crie tensores, realize operações matemáticas e entenda como os dados fluem pelo gráfico de computação. Comece implementando a regressão linear ou um classificador básico antes de passar para arquiteturas mais complexas.

Estruturas de dados do PyTorch

Além dos tensores, o PyTorch fornece várias estruturas de dados e utilitários especializados:

• Conjunto de dados e DataLoader para lidar com dados
• nn.Module para criar camadas de rede neural
• Otimizadores para atualizar os parâmetros do modelo

Fluxo de treinamento no PyTorch

Compreender o loop de treinamento é fundamental - passagem para frente, cálculo de perda, retropropagação e atualizações de parâmetros formam o núcleo da aprendizagem profunda no PyTorch. Esses conceitos são fundamentais, quer você esteja criando uma rede neural simples ou um modelo de transformador complexo. Você provavelmente acabará memorizando as etapas do loop de cor.

Funções de perda e otimizadores

O PyTorch oferece várias funções de perda para diferentes tarefas (MSE, Cross Entropyetc.) e otimizadores (SGD, Adam) para atualizar os parâmetros do modelo. O domínio desses componentes é essencial para o treinamento de modelos eficazes.

Etapa 4 - Domine os conceitos intermediários do PyTorch

Quando estiver familiarizado com os conceitos básicos, você poderá começar a passar para tópicos mais avançados do PyTorch. Eles são essenciais para a criação de modelos sofisticados de aprendizagem profunda e ajudarão você a enfrentar vários desafios no desenvolvimento de redes neurais.

Autograd e backpropagation

O sistema autograd do PyTorch é crucial para a diferenciação automática e o cálculo do gradiente. Nesta etapa, você aprenderá além do básico, incluindo como criar gráficos de computação e lidar com gradientes. Eles formam a espinha dorsal do treinamento eficaz da rede neural.

Trabalhando com o ecossistema do PyTorch

O poder do PyTorch vem de seu rico ecossistema de ferramentas e extensões. Além do pacote torch principal, aprenda a usar módulos importantes como torchvision para visão computacional, torchaudio para processamento de áudio e torchtext para processamento de linguagem natural. Essas bibliotecas específicas de domínio fornecem modelos e utilitários pré-construídos para tarefas especializadas.

Desenvolvimento de modelos orientados a objetos

O PyTorch segue uma abordagem orientada a objetos por meio do nn.Module. Compreender como criar camadas personalizadas, definir arquiteturas de modelos e implementar redes neurais complexas usando a herança de classes é fundamental para a criação de modelos sofisticados. Isso inclui conceitos como forward hooks, gerenciamento de parâmetros e serialização de modelos.

Técnicas avançadas de treinamento

Domine conceitos avançados de treinamento, como programação da taxa de aprendizado, recorte de gradiente e parada antecipada. Compreender essas técnicas de otimização é essencial para o treinamento de redes profundas que convergem de forma eficaz e se generalizam bem para novos dados. Com essas técnicas, você terá uma melhor compreensão do gerenciamento de recursos de computação, como memória de GPU e RAM.

Etapa 5 - Aprenda fazendo

Como mencionamos anteriormente, o aprendizado baseado em projetos é absolutamente essencial para que você domine o PyTorch de forma eficaz. Os projetos forçam você a usar ativamente as habilidades que aprendeu em cursos e tutoriais, gravando as técnicas na sua memória de forma muito mais eficaz.

Felizmente, muitos recursos do DataCamp usam esse método de aprender fazendo, mas aqui estão algumas outras maneiras de você praticar suas habilidades:

• Assuma projetos que entusiasmem você: olhe em volta e veja se algum problema da sua vida ou da vida da sua família pode ser resolvido com o PyTorch.
• Participe de webinars e de code-alongs: Você encontrará muitos webinars do DataCamp e eventos on-line em que você pode programar junto com o instrutor. Esse método pode ser uma ótima maneira de aprender novos conceitos e ver como eles são aplicados em tempo real.

Se você não tiver ideias de projetos, o DataCamp oferece uma ampla gama de projetos PyTorch que você mesmo pode implementar:

• Criação de um modelo de classificador de roupas de comércio eletrônico
• Desenvolvimento de modelos de múltiplas entradas para OCR
• Classificação de tíquetes da central de serviços com aprendizagem profunda 
• Classificação de imagens de raios X usando PyTorch
• Previsão de volume de tráfego com o PyTorch

Um exemplo de plano de aprendizado do PyTorch

Com base no que abordamos, segue abaixo um exemplo de plano de aprendizado semana a semana que você pode ajustar de acordo com seu tempo disponível.

Práticas diárias:

• 3 horas de codificação focada
• Leitura de documentação e tomada de notas
• Revisão e refatoração de código
• Exercícios de solução de problemas

Metas semanais:

• Concluir um projeto significativo
• Escrever documentação técnica
• Participar das discussões da comunidade PyTorch
• Criar uma entrada de portfólio
• Revisar e otimizar o código da semana anterior

Semana 1: Noções básicas do PyTorch e configuração do ambiente

• Segunda-feira: Instale o PyTorch, configure o ambiente de desenvolvimento, verifique o suporte à GPU
• Terça-feira: Aprenda a criação de tensores, indexação e operações básicas
• Quarta-feira: Praticar manipulações de tensores e operações matemáticas
• Quinta-feira: Estudar mecânica de autograd e gráficos computacionais
• Sexta-feira: Explorar os componentes básicos da rede neural
• Fim de semana: Criar e treinar um modelo de regressão linear simples

Semana 2: Fundamentos de redes neurais

• Segunda-feira: Estudar diferentes funções de perda (MSE, entropia cruzada)
• Terça-feira: Aprenda sobre otimizadores (SGD, Adam, RMSprop)
• Quarta-feira: Implementar várias funções de ativação
• Quinta-feira: Crie sua primeira rede neural usando o nn.Module
• Sexta-feira: Aprenda a carregar e pré-processar dados
• Fim de semana: Criar um classificador de dígitos usando o conjunto de dados MNIST

Semana 3: Treinamento de redes neurais profundas

• Segunda-feira: Dominar os componentes do loop de treinamento
• Terça-feira: Implementar procedimentos de validação e teste
• Quarta-feira: Saiba mais sobre a programação de taxas de aprendizagem
• Quinta-feira: Normalização e desistência de lotes de estudo
• Sexta-feira: Implemente a parada antecipada e o checkpointing do modelo
• Fim de semana: Treinar um classificador de moda usando o Fashion-MNIST

Semana 4: Visão computacional e CNNs

• Segunda-feira: Aprenda os fundamentos da arquitetura da CNN
• Terça-feira: Estudar diferentes camadas e operações da CNN
• Quarta-feira: Implementar arquiteturas populares de CNN
• Quinta-feira: Pratique a aprendizagem por transferência com modelos pré-treinados
• Sexta-feira: Aprender técnicas de aumento de dados
• Fim de semana: https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Semana 5: Desenvolvimento de modelos avançados

• Segunda-feira: Estudar modelos de sequência e RNNs
• Terça-feira: Aprenda as arquiteturas LSTM e GRU
• Quarta-feira: Implementar mecanismos de atenção
• Quinta-feira: Estudar os conceitos básicos da arquitetura do transformador
• Sexta-feira: Aprenda estratégias de implantação de modelos
• Fim de semana: Criar um modelo de classificação de texto

Semana 6: Produção e otimização

• Segunda-feira: Aprenda técnicas de quantização de modelos
• Terça-feira: Estudo de poda e compressão de modelos
• Quarta-feira: Praticar o fornecimento de modelos e a criação de APIs
• Quinta-feira: Saiba mais sobre o treinamento distribuído
• Sexta-feira: Estudar a otimização da memória da GPU
• Fim de semana: Implantar um modelo com FastAPI

Semana 7: Aplicativos do mundo real

• Segunda-feira: Saiba mais sobre conjuntos de dados personalizados e pipelines de dados
• Terça-feira: Estudar o treinamento em várias GPUs
• Quarta-feira: Implementar funções de perda personalizadas
• Quinta-feira: Aprender técnicas de depuração e criação de perfil
• Sexta-feira: Estudar as melhores práticas de produção
• Fim de semana: Crie um pipeline de ML de ponta a ponta

Semana 8: Tópicos avançados e especialização

• Segunda-feira: Explorar modelos generativos (GANs, VAEs)
• Terça-feira: Estudar noções básicas de aprendizagem por reforço
• Quarta-feira: Saiba mais sobre redes neurais gráficas
• Quinta-feira: Prática com técnicas avançadas de otimização
• Sexta-feira: Métodos de interpretabilidade do modelo de estudo
• Fim de semana: Classificação de imagens de raios X usando o projeto PyTorch

6 dicas importantes para você aprender PyTorch

Quando você estiver pronto para começar, lembre-se destas dicas, pois elas podem ajudá-lo a maximizar seu progresso e a manter o foco.

1. Encontre seu foco

Vale a pena mencionar esse ponto duas vezes. O PyTorch é uma estrutura versátil com uma ampla gama de aplicações, portanto, decida em que tipo de problemas você deseja trabalhar desde o início. Os principais aplicativos são:

• Processamento de linguagem natural (NLP)
• Visão computacional (imagem e vídeo)
• Processamento de áudio
• Sistemas de recomendação
• Previsão de séries temporais e detecção de anomalias
• Aprendizagem por reforço
• Computação científica e simulações de física

Cada um dos itens acima pode ter uma grande categoria de subproblemas, como classificação de imagens, geração de áudio ou geração de texto. As pessoas podem até dedicar suas carreiras inteiras à solução de um desses problemas.

2. Pratique regularmente

Não há substituto para o trabalho árduo - para ser bom no PyTorch, você precisa aparecer constantemente e colocar a mão na massa. Praticar não precisa necessariamente ser escrever código - você pode ler o código PyTorch de outras pessoas, ler a documentação e escrever tutoriais ou guias sobre o que aprendeu. O importante é que você não perca de vista o conhecimento do PyTorch que você adquiriu com muito esforço ou que ele enferruje.

3. Trabalhar em projetos

Também mencionamos esse ponto mais uma vez. O aprendizado baseado em projetos é a melhor maneira de desenvolver o conhecimento do PyTorch no mundo real. Especialmente se você resolver um problema específico que tenha impacto em sua própria vida, o conhecimento adquirido durante o processo permanecerá com você por muito tempo.

4. Participe de uma comunidade

Como o PyTorch é muito difundido, você pode encontrar muitas comunidades e grupos on-line para participar. Sua jornada com o PyTorch não precisa ser solitária. De fato, participar de uma comunidade de alunos pode proporcionar uma ampla gama de benefícios. Você pode compartilhar conhecimento, obter ajuda quando estiver com dificuldades, aprender com as experiências dos outros e até mesmo colaborar em projetos. 

Comunidades como Fóruns do PyTorch, r/pytorch do Reddite vários servidores Discord dedicados à aprendizagem profunda fornecem excelentes plataformas para discussão, solução de problemas e atualização com os desenvolvimentos mais recentes.

Além disso, a participação nessas comunidades pode levar a oportunidades de networking e possíveis perspectivas de emprego à medida que você constrói relacionamentos com outros profissionais do PyTorch.

Como conseguir um emprego que use PyTorch

Embora o caminho tradicional para encontrar qualquer tipo de emprego em programação seja obter um diploma em um campo relacionado, como ciência da computação, cada vez mais profissionais estão entrando no campo por caminhos não tradicionais. Nesta seção, abordaremos como conseguir um emprego no PyTorch sem ter um diploma. Primeiro, vamos abordar alguns cargos que contratam especialistas em PyTorch.

Principais carreiras no PyTorch

As habilidades em PyTorch são altamente valorizadas em muitas funções e setores. Aqui estão alguns cargos comuns:

• Engenheiro de aprendizado de máquina- Criar e implementar modelos de ML usando PyTorch
• Pesquisador de aprendizagem profunda - Realizar pesquisas e desenvolver novas arquiteturas
• Engenheiro de visão computacional - Trabalhe em aplicativos de processamento de imagem/vídeo
• Engenheiro de PNL - Foco em modelos de linguagem e processamento de texto
• Cientista pesquisador de IA - Avanço do estado da arte em inteligência artificial
• Cientista de dados- Aplique o PyTorch para modelagem e análise preditivas
• Engenheiro de infraestrutura de ML - Crie sistemas para dar suporte à implantação de modelos de ML
• Desenvolvedor de aplicativos de IA - Crie aplicativos para o usuário final com a tecnologia PyTorch
• Engenheiro de robótica - Use o PyTorch para controle e percepção robótica
• Consultor de IA - Ajude as empresas a implementar soluções baseadas em PyTorch

Muitas empresas que estão contratando para essas funções incluem:

• Gigantes da tecnologia (Google, Meta, Microsoft, etc.)
• Startups com foco em IA
• Instituições de pesquisa e universidades
• Empresas de saúde e biotecnologia
• Instituições financeiras
• Empresas automotivas e de manufatura

Como encontrar empregos no PyTorch

Então, como você consegue um emprego em uma dessas empresas?

1. Desenvolver um portfólio sólido

A primeira coisa que você precisa é de um portfólio sólido como uma rocha. Ele deve demonstrar sua capacidade de resolver problemas do mundo real usando o PyTorch, mostrar sua compreensão dos conceitos de aprendizagem profunda e destacar suas habilidades de codificação. Inclua diversos projetos que estejam alinhados com a função que você deseja desempenhar, seja visão computacional, PNL ou aprendizado de máquina em geral. 

Certifique-se de documentar bem seu trabalho em plataformas como o GitHub, explicando sua abordagem, metodologia e resultados. Se você puder, compartilhe métricas ou detalhes de como o seu projeto teve impacto, seja na sua vida, nos seus amigos ou em um negócio. Ter um portfólio sólido não apenas comprova suas capacidades técnicas, mas também mostra aos possíveis empregadores que você pode oferecer soluções práticas.

2. Desenvolver um currículo eficaz

No mercado de trabalho moderno, de 60% a 70% das candidaturas vão pelo ralo antes que os seres humanos realmente analisem a sua. Isso se deve ao fato de que os ATS (Application Tracking Systems) filtram automaticamente os candidatos com base na experiência, no uso de palavras-chave e em outros fatores. 

Portanto, antes mesmo de chegar aos humanos, seu currículo deve ser eficaz o suficiente para passar por esses sistemas. Felizmente, você pode combater a IA com IA, aproveitando os serviços on-line que podem ajudá-lo a otimizar seu currículo. Você também pode ler nosso guia separado sobre como criar um currículo de destaque.

3. Gerar atenção e rede de contatos

Um dos métodos comprovados para conseguir empregos, não apenas na aprendizagem profunda, mas em qualquer área, é por meio de networking. Mas muitos iniciantes ficam apreensivos porque não conhecem ninguém da área com quem fazer contatos. É nesse ponto que plataformas como o LinkedIn podem ser de grande ajuda.

Desde o primeiro dia, você deve se comprometer a compartilhar seu conhecimento sobre o PyTorch na forma de postagens curtas ou artigos no LinkedIn ou no Medium. Isso coloca seu nome e sua experiência na frente de possíveis gerentes de contratação e pode deixar uma impressão duradoura. Você pode se conectar com qualquer pessoa que se envolva com seu conteúdo, criando e expandindo sua rede aos poucos.

Você pode conseguir projetos freelance no PyTorch por meio de sua rede, o que pode ser uma grande vantagem para o seu portfólio.

Considerações finais

Aprender PyTorch é um investimento valioso em sua carreira, especialmente porque a IA continua a remodelar os setores em todo o mundo. Embora a curva de aprendizado possa parecer íngreme no início, seguir uma abordagem estruturada e manter-se consistente com sua prática ajudará você a dominar essa poderosa estrutura. Lembre-se de que todos começam em algum lugar, e a comunidade PyTorch é incrivelmente solidária com os novatos.

Se você pretende se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, um pesquisador ou simplesmente deseja explorar o fascinante mundo do aprendizado profundo, o PyTorch oferece as ferramentas e a flexibilidade de que você precisa. Comece com o básico, trabalhe em projetos significativos, envolva-se com a comunidade, seja consistente e não se apresse. Nunca houve um momento melhor para você começar sua jornada no PyTorch.

Comece hoje mesmo com nosso curso Curso de introdução à aprendizagem profunda no PyTorchou continue sua jornada com o Curso Intermediário de Deep Learning com PyTorch. Você também pode descobrir o que é necessário para obter uma certificação PyTorch em nosso guia separado.