Cách học PyTorch từ con số 0 vào năm 2026: Hướng dẫn từ chuyên gia

Vì sao học PyTorch lại có lợi đến vậy

Khi làn sóng AI hiện tại tiếp tục bùng nổ và PyTorch là framework AI chủ đạo, nhu cầu về chuyên gia PyTorch chưa bao giờ cao hơn. Nó được dùng để xây dựng mọi thứ, từ bộ phân loại ảnh đơn giản đến các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT, hệ thống thị giác máy tính cho xe tự hành, công cụ gợi ý cho dịch vụ phát trực tuyến, và các dự án nghiên cứu AI tiên tiến trong các phòng thí nghiệm trên toàn thế giới.

Ngoài ra, theo Khảo sát Nhà phát triển StackOverflow 2024, PyTorch là framework Python phổ biến thứ tư:

Thứ hạng cao này phản ánh tầm quan trọng của PyTorch trong ngành khoa học dữ liệu và học máy. 

Các công ty đang tích cực tìm kiếm chuyên gia có kỹ năng PyTorch, đưa ra mức lương cạnh tranh và cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn. Sự phổ biến ngày càng tăng cũng đồng nghĩa có một cộng đồng rộng lớn các nhà phát triển và nhà nghiên cứu chia sẻ kiến thức, hướng dẫn và tài nguyên. 

Dù bạn mới bắt đầu hành trình AI hay muốn thăng tiến sự nghiệp, học PyTorch có thể mở ra cánh cửa đến các dự án tiên tiến và hợp tác với những công ty công nghệ hàng đầu.

Học PyTorch mất bao lâu?

Dù PyTorch thân thiện với người mới, từ người mới hoàn toàn đến người có thể giải quyết vấn đề bằng PyTorch sẽ mất thời gian. Thời gian học PyTorch khác nhau nhiều tùy kinh nghiệm lập trình trước đó, độ phức tạp của khái niệm bạn muốn nắm và lượng thời gian bạn có thể dành cho việc học.

Nhưng với kế hoạch học tập có cấu trúc và nỗ lực đều đặn, bạn có thể làm chủ các nền tảng trong vài tuần và trở nên thoải mái sử dụng trong vài tháng.

Tài nguyên trực tuyến luôn chào đón và mang lại trải nghiệm học tốt hơn tài liệu PyTorch (không có nghĩa là tài liệu kém — chúng rất xuất sắc). Bạn có thể chọn dựa trên trình độ hiện tại và mức độ cam kết thời gian của mình. 

Ví dụ, lộ trình kỹ năng Deep Learning bằng Python chủ yếu dùng PyTorch mất khoảng 16 giờ học để hoàn thành và bao phủ kỹ năng từ cơ bản đến trung cấp. Tất nhiên, hành trình trở thành kỹ sư học sâu giỏi bằng Python đòi hỏi nhiều thời gian và nỗ lực hơn thế. 

Phần lớn thời gian của bạn nên dành cho việc viết mã PyTorch và giải quyết vấn đề.

Cũng như học đi xe đạp hiệu quả hơn nhiều khi bạn thực sự ngồi lên xe thay vì chỉ đọc về kỹ thuật đạp, lao vào các dự án PyTorch thực tế sẽ tăng tốc việc học hơn xa so với lý thuyết thuần túy. Tại DataCamp, chúng tôi có nhiều dự án PyTorch để bạn “lăn xả” thực hành.

Cách học PyTorch: 6 bước để thành công

Giờ hãy xem cách tiếp cận từng bước để học PyTorch. Bài viết giả định bạn đã thoải mái với Python và có kinh nghiệm làm việc với nhiều loại dữ liệu. Nếu chưa, trước hết bạn nên bắt đầu với hướng dẫn Học Python và lộ trình kỹ năng Python Fundamentals. 

Bước 1 — Hiểu vì sao bạn học PyTorch

Trước khi bắt đầu, điều quan trọng là đặt mục tiêu rõ ràng. Vì PyTorch là một framework rất rộng được dùng trong đủ loại ứng dụng, bạn có thể không tiến bộ đủ nếu cố học mọi thứ cùng lúc.

Hãy dành chút thời gian nghĩ về kiểu dự án khiến bạn hứng thú: 

• Bạn có hứng thú hơn với các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và ứng dụng như LLM không? 
• Có lẽ xử lý và tạo âm thanh giống con người hợp với bạn hơn (cá nhân tôi rất muốn mở khóa iPhone bằng giọng nói). 
• Bạn cũng có thể làm việc với vô vàn tác vụ thị giác máy tính liên quan đến ảnh và âm thanh. 

Dù bạn chọn phân nhánh nào của học sâu, trải nghiệm học sẽ khác nhau. PyTorch dùng nhiều cách tiếp cận và thuật toán khác nhau để giải các bài toán này, nên chọn trước một hướng sẽ định hình lộ trình học của bạn sau phần nền tảng.

Bước 2 — Bắt đầu với các kiến thức cơ bản của PyTorch

PyTorch nhấn mạnh phát triển học sâu trực quan và cho phép bạn biểu đạt các mạng nơ-ron phức tạp bằng mã dễ đọc. Hãy bắt đầu bằng cách hiểu các khối xây dựng nền tảng:

• Tensor: Cấu trúc dữ liệu cốt lõi trong PyTorch, tương tự mảng NumPy nhưng có khả năng tăng tốc bằng GPU
• Autograd: Động cơ vi phân tự động của PyTorch, cung cấp sức mạnh cho việc huấn luyện mạng nơ-ron
• Các mô-đun Neural Network: Khối xây dựng để tạo kiến trúc mạng nơ-ron

Khóa học Giới thiệu Học sâu với PyTorch của chúng tôi bao quát nhiều kiến thức nền tảng này, giúp bạn bắt đầu hành trình làm chủ PyTorch. 

Cài đặt PyTorch và thiết lập môi trường

Để bắt đầu sử dụng PyTorch, bạn cần cài đặt và thiết lập môi trường phát triển. Bạn có thể cài đặt PyTorch bằng pip hoặc conda, chọn phiên bản phù hợp với hệ thống và tùy chọn hỗ trợ CUDA để tăng tốc GPU.

Bước 3 — Viết chương trình PyTorch đầu tiên của bạn

Bắt đầu với các phép toán tensor đơn giản và các thành phần mạng nơ-ron cơ bản. Tạo tensor, thực hiện phép toán và hiểu cách dữ liệu chảy qua đồ thị tính toán. Bắt đầu với hồi quy tuyến tính hoặc bộ phân loại cơ bản trước khi chuyển sang kiến trúc phức tạp hơn.

Cấu trúc dữ liệu trong PyTorch

Ngoài tensor, PyTorch cung cấp một số cấu trúc dữ liệu và tiện ích chuyên biệt:

• Lớp Dataset và DataLoader để xử lý dữ liệu
• nn.Module để xây dựng các tầng mạng nơ-ron
• Optimizer để cập nhật tham số mô hình

Luồng huấn luyện trong PyTorch

Hiểu vòng lặp huấn luyện là tối quan trọng — lan truyền xuôi, tính loss, lan truyền ngược và cập nhật tham số tạo nên lõi của học sâu trong PyTorch. Những khái niệm này là nền tảng dù bạn xây dựng mạng đơn giản hay mô hình transformer phức tạp. Bạn nhiều khả năng sẽ thuộc lòng các bước trong vòng lặp.

Hàm mất mát và bộ tối ưu

PyTorch cung cấp nhiều hàm mất mát cho các tác vụ khác nhau (MSE, Cross Entropy, v.v.) và bộ tối ưu (SGD, Adam) để cập nhật tham số mô hình. Làm chủ các thành phần này là điều cốt yếu để huấn luyện mô hình hiệu quả.

Bước 4 — Làm chủ các khái niệm PyTorch trung cấp

Khi bạn đã quen với những điều cơ bản, hãy chuyển sang các chủ đề PyTorch nâng cao hơn. Đây là các nội dung thiết yếu để xây dựng mô hình học sâu tinh vi và giúp bạn giải quyết nhiều thách thức trong phát triển mạng nơ-ron.

Autograd và lan truyền ngược

Hệ thống autograd của PyTorch rất quan trọng cho vi phân tự động và tính gradient. Ở giai đoạn này, bạn sẽ học vượt ra ngoài mức cơ bản, bao gồm cách tạo đồ thị tính toán và xử lý gradient. Đây là xương sống của việc huấn luyện mạng nơ-ron hiệu quả.

Làm việc với hệ sinh thái của PyTorch

Sức mạnh của PyTorch đến từ hệ sinh thái phong phú các công cụ và tiện ích mở rộng. Ngoài gói lõi torch, hãy học cách dùng các mô-đun quan trọng như torchvision cho thị giác máy tính, torchaudio cho xử lý âm thanh và torchtext cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Những thư viện theo lĩnh vực này cung cấp mô hình dựng sẵn và tiện ích cho các tác vụ chuyên biệt.

Phát triển mô hình theo hướng đối tượng

PyTorch theo hướng đối tượng thông qua nn.Module. Hiểu cách tạo tầng tùy chỉnh, định nghĩa kiến trúc mô hình và hiện thực mạng nơ-ron phức tạp bằng kế thừa lớp là điều quan trọng để xây dựng mô hình tinh vi. Điều này bao gồm các khái niệm như hook ở forward, quản lý tham số và tuần tự hóa mô hình.

Kỹ thuật huấn luyện nâng cao

Làm chủ các khái niệm huấn luyện nâng cao như điều chỉnh tốc độ học, cắt gradient và dừng sớm. Hiểu các kỹ thuật tối ưu hóa này là thiết yếu để huấn luyện mạng sâu hội tụ hiệu quả và tổng quát hóa tốt với dữ liệu mới. Thông qua các kỹ thuật này, bạn sẽ nắm vững hơn việc quản lý tài nguyên tính toán như bộ nhớ GPU và RAM.

Bước 5 — Học bằng thực hành

Như đã đề cập, học theo dự án là hoàn toàn cần thiết để làm chủ PyTorch hiệu quả. Dự án buộc bạn chủ động dùng những kỹ năng học được từ khóa học và hướng dẫn, khắc sâu kỹ thuật vào trí nhớ hiệu quả hơn nhiều.

May mắn là nhiều tài nguyên của DataCamp dùng phương pháp “học qua làm”, nhưng đây là vài cách khác để luyện tập kỹ năng:

• Thực hiện các dự án khiến bạn hứng thú: quan sát xung quanh xem có vấn đề nào trong cuộc sống của bạn hoặc gia đình có thể giải bằng PyTorch không.
• Tham dự webinar và code-along: Bạn sẽ tìm thấy rất nhiều webinar của DataCamp và sự kiện trực tuyến nơi bạn có thể code cùng giảng viên. Cách này rất hữu ích để học khái niệm mới và thấy chúng được áp dụng theo thời gian thực.

Nếu bạn thiếu ý tưởng dự án, DataCamp cung cấp nhiều dự án PyTorch để bạn tự triển khai:

• Xây dựng mô hình phân loại quần áo thương mại điện tử
• Phát triển mô hình đa đầu vào cho OCR
• Phân loại phiếu hỗ trợ dịch vụ bằng học sâu 
• Phân loại ảnh X-quang bằng PyTorch
• Dự đoán lưu lượng giao thông với PyTorch

Ví dụ về kế hoạch học PyTorch

Dựa trên những gì đã đề cập, dưới đây là kế hoạch học theo tuần mẫu mà bạn có thể điều chỉnh theo mức độ cam kết thời gian.

Thực hành hằng ngày:

• 3 giờ tập trung coding
• Đọc tài liệu và ghi chú
• Rà soát và tinh chỉnh mã
• Bài tập giải quyết vấn đề

Mục tiêu hằng tuần:

• Hoàn thành một dự án quan trọng
• Viết tài liệu kỹ thuật
• Tham gia thảo luận cộng đồng PyTorch
• Tạo một mục trong portfolio
• Xem lại và tối ưu mã tuần trước

Tuần 1: Cơ bản PyTorch và thiết lập môi trường

• Thứ Hai: Cài đặt PyTorch, thiết lập môi trường phát triển, xác minh hỗ trợ GPU
• Thứ Ba: Học tạo tensor, đánh chỉ số và các phép toán cơ bản
• Thứ Tư: Luyện thao tác tensor và phép toán toán học
• Thứ Năm: Nghiên cứu cơ chế autograd và đồ thị tính toán
• Thứ Sáu: Khám phá các thành phần mạng nơ-ron cơ bản
• Cuối tuần: Xây dựng và huấn luyện mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản

Tuần 2: Nền tảng mạng nơ-ron

• Thứ Hai: Nghiên cứu các hàm mất mát khác nhau (MSE, Cross-Entropy)
• Thứ Ba: Tìm hiểu về optimizer (SGD, Adam, RMSprop)
• Thứ Tư: Cài đặt các hàm kích hoạt khác nhau
• Thứ Năm: Xây dựng mạng nơ-ron đầu tiên bằng nn.Module
• Thứ Sáu: Học tải dữ liệu và tiền xử lý
• Cuối tuần: Tạo bộ phân loại chữ số với tập MNIST

Tuần 3: Huấn luyện mạng nơ-ron sâu

• Thứ Hai: Làm chủ các thành phần của vòng lặp huấn luyện
• Thứ Ba: Cài đặt quy trình xác thực và kiểm thử
• Thứ Tư: Tìm hiểu điều chỉnh tốc độ học
• Thứ Năm: Nghiên cứu chuẩn hóa theo batch và dropout
• Thứ Sáu: Cài đặt dừng sớm và lưu checkpoint mô hình
• Cuối tuần: Huấn luyện bộ phân loại thời trang với Fashion-MNIST

Tuần 4: Thị giác máy tính và CNN

• Thứ Hai: Học các nền tảng kiến trúc CNN
• Thứ Ba: Nghiên cứu các tầng và phép toán CNN khác nhau
• Thứ Tư: Cài đặt các kiến trúc CNN phổ biến
• Thứ Năm: Luyện học chuyển giao với mô hình tiền huấn luyện
• Thứ Sáu: Học kỹ thuật tăng cường dữ liệu
• Cuối tuần: https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Tuần 5: Phát triển mô hình nâng cao

• Thứ Hai: Nghiên cứu mô hình chuỗi và RNN
• Thứ Ba: Tìm hiểu kiến trúc LSTM và GRU
• Thứ Tư: Cài đặt cơ chế attention
• Thứ Năm: Nghiên cứu cơ bản về kiến trúc transformer
• Thứ Sáu: Học chiến lược triển khai mô hình
• Cuối tuần: Tạo mô hình phân loại văn bản

Tuần 6: Sản xuất và tối ưu hóa

• Thứ Hai: Học kỹ thuật lượng tử hóa mô hình
• Thứ Ba: Nghiên cứu cắt tỉa và nén mô hình
• Thứ Tư: Luyện phục vụ mô hình và tạo API
• Thứ Năm: Tìm hiểu huấn luyện phân tán
• Thứ Sáu: Nghiên cứu tối ưu bộ nhớ GPU
• Cuối tuần: Triển khai mô hình với FastAPI

Tuần 7: Ứng dụng thực tế

• Thứ Hai: Tìm hiểu dataset tùy chỉnh và pipeline dữ liệu
• Thứ Ba: Nghiên cứu huấn luyện đa GPU
• Thứ Tư: Cài đặt hàm mất mát tùy chỉnh
• Thứ Năm: Học kỹ thuật gỡ lỗi và profiling
• Thứ Sáu: Nghiên cứu thực hành tốt nhất cho môi trường sản xuất
• Cuối tuần: Xây dựng pipeline ML end-to-end

Tuần 8: Chủ đề nâng cao và chuyên môn hóa

• Thứ Hai: Khám phá mô hình sinh (GAN, VAE)
• Thứ Ba: Nghiên cứu cơ bản về học tăng cường
• Thứ Tư: Tìm hiểu mạng nơ-ron đồ thị
• Thứ Năm: Luyện các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao
• Thứ Sáu: Nghiên cứu phương pháp diễn giải mô hình
• Cuối tuần: Dự án Phân loại ảnh X-quang bằng PyTorch

6 mẹo hàng đầu để học PyTorch

Khi sẵn sàng bắt đầu, hãy ghi nhớ những mẹo này vì chúng có thể giúp bạn tối đa hóa tiến độ và giữ tập trung.

1. Xác định trọng tâm

Điểm này xứng đáng được nhắc lại. PyTorch là framework đa năng với phạm vi ứng dụng rộng, nên hãy quyết định ngay từ đầu bạn muốn làm việc với loại vấn đề nào. Các ứng dụng chính gồm:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
• Thị giác máy tính (hình ảnh và video)
• Xử lý âm thanh
• Hệ thống gợi ý
• Dự báo chuỗi thời gian và phát hiện bất thường
• Học tăng cường
• Tính toán khoa học và mô phỏng vật lý

Mỗi mục trên đều có thể có các phân nhóm vấn đề lớn như phân loại ảnh, tạo âm thanh hoặc sinh văn bản. Nhiều người thậm chí dành cả sự nghiệp để giải một trong những vấn đề này.

2. Luyện tập thường xuyên

Không có gì thay thế được cho sự chăm chỉ — để giỏi PyTorch, bạn phải kiên trì và xắn tay vào làm. Luyện tập không nhất thiết chỉ là viết mã — bạn có thể đọc mã PyTorch của người khác, đọc tài liệu và viết hướng dẫn hoặc chia sẻ về những gì đã học. Điều quan trọng là đừng để kiến thức PyTorch khó nhọc đạt được bị lãng quên hay “gỉ sét”.

3. Làm dự án

Điểm này cũng được nhắc lại. Học qua dự án là cách tốt nhất để xây nền tảng PyTorch thực tế. Đặc biệt, nếu bạn giải một vấn đề cụ thể có tác động đến chính cuộc sống của bạn, kiến thức thu được trong quá trình sẽ ở lại rất lâu.

4. Tham gia cộng đồng

Vì PyTorch phổ biến rộng rãi, bạn có thể tìm thấy rất nhiều cộng đồng và nhóm trực tuyến để tham gia. Hành trình PyTorch của bạn không nhất thiết phải đơn độc. Thực tế, tham gia cộng đồng người học có thể mang lại rất nhiều lợi ích. Bạn có thể chia sẻ kiến thức, được hỗ trợ khi bế tắc, học từ trải nghiệm của người khác và thậm chí hợp tác làm dự án. 

Các cộng đồng như Diễn đàn PyTorch, Reddit r/pytorch và nhiều máy chủ Discord về học sâu là nền tảng tuyệt vời để thảo luận, xử lý sự cố và cập nhật những phát triển mới nhất. 

Ngoài ra, tham gia các cộng đồng này có thể mở ra cơ hội kết nối và việc làm khi bạn xây dựng mối quan hệ với những người thực hành PyTorch khác.

Cách tìm công việc sử dụng PyTorch

Dù con đường truyền thống để tìm việc lập trình là lấy bằng trong lĩnh vực liên quan như khoa học máy tính, ngày càng nhiều chuyên gia bước vào lĩnh vực này theo con đường phi truyền thống. Phần này sẽ đề cập cách tìm việc PyTorch mà không cần bằng cấp. Trước hết, hãy điểm qua một số chức danh tuyển dụng chuyên gia PyTorch.

Lộ trình sự nghiệp hàng đầu với PyTorch

Kỹ năng PyTorch được đánh giá cao ở nhiều vai trò và ngành. Dưới đây là một số vị trí phổ biến:

• Kỹ sư Machine Learning — Xây dựng và triển khai mô hình ML bằng PyTorch
• Nhà nghiên cứu học sâu — Nghiên cứu và phát triển kiến trúc mới
• Kỹ sư thị giác máy tính — Làm việc với ứng dụng xử lý ảnh/video
• Kỹ sư NLP — Tập trung vào mô hình ngôn ngữ và xử lý văn bản
• Nhà khoa học nghiên cứu AI — Thúc đẩy ranh giới tiên tiến của trí tuệ nhân tạo
• Nhà khoa học dữ liệu — Ứng dụng PyTorch cho mô hình dự đoán và phân tích
• Kỹ sư hạ tầng ML — Xây dựng hệ thống hỗ trợ triển khai mô hình ML
• Nhà phát triển ứng dụng AI — Tạo ứng dụng cho người dùng cuối sử dụng PyTorch
• Kỹ sư robot — Dùng PyTorch cho điều khiển và tri giác robot
• Tư vấn AI — Hỗ trợ doanh nghiệp triển khai giải pháp dựa trên PyTorch

Nhiều công ty tuyển cho các vai trò này bao gồm:

• Các gã khổng lồ công nghệ (Google, Meta, Microsoft, v.v.)
• Startup tập trung vào AI
• Viện nghiên cứu và trường đại học
• Công ty y tế và công nghệ sinh học
• Tổ chức tài chính
• Công ty ô tô và sản xuất

Tìm việc liên quan đến PyTorch

Vậy làm sao để bạn có được công việc ở một trong các công ty này?

1. Xây dựng portfolio vững chắc

Điều đầu tiên bạn cần là một portfolio thật chắc. Nó nên thể hiện khả năng giải quyết vấn đề thực tế bằng PyTorch, cho thấy bạn hiểu các khái niệm học sâu và làm nổi bật kỹ năng coding. Hãy đưa vào các dự án đa dạng phù hợp với vai trò mục tiêu, dù là thị giác máy tính, NLP hay học máy nói chung. 

Hãy ghi chép đầy đủ công việc của bạn trên các nền tảng như GitHub, giải thích cách tiếp cận, phương pháp và kết quả. Nếu có thể, chia sẻ các chỉ số hoặc chi tiết về tác động dự án, dù là với cuộc sống của bạn, bạn bè hay cho doanh nghiệp. Một portfolio mạnh không chỉ chứng minh năng lực kỹ thuật mà còn cho thấy bạn có thể tạo ra giải pháp thực tế.

2. Phát triển một bản lý lịch hiệu quả

Trong thị trường việc làm hiện đại, 60–70% hồ sơ bị loại trước khi con người thực sự xem. Nguyên nhân là Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) tự động lọc ứng viên dựa trên kinh nghiệm, từ khóa và các yếu tố khác. 

Vì vậy, trước khi đến tay con người, CV của bạn phải đủ hiệu quả để vượt qua các hệ thống này. May mắn là bạn có thể “dùng AI đấu AI” bằng cách tận dụng các dịch vụ trực tuyến giúp tối ưu CV. Bạn cũng có thể đọc hướng dẫn riêng của chúng tôi về xây dựng CV nổi bật.

3. Tạo sự chú ý và xây mạng lưới

Một trong những cách đã được kiểm chứng để có việc, không chỉ trong học sâu mà ở bất kỳ lĩnh vực nào, là thông qua networking. Nhưng nhiều người mới thường e ngại vì không biết kết nối với ai trong ngành. Đó là lúc các nền tảng như LinkedIn phát huy tác dụng lớn.

Ngay từ ngày đầu, bạn nên cam kết chia sẻ kiến thức PyTorch dưới dạng bài đăng ngắn hoặc bài viết trên LinkedIn hay Medium. Điều này đưa tên tuổi và chuyên môn của bạn đến trước mắt các quản lý tuyển dụng tiềm năng và tạo ấn tượng lâu dài. Bạn có thể kết nối với bất kỳ ai tương tác với nội dung của mình, từ từ xây dựng và mở rộng mạng lưới.

Bạn có thể nhận các dự án freelance về PyTorch thông qua mạng lưới của mình, điều này là điểm cộng lớn cho portfolio.

Lời kết

Học PyTorch là khoản đầu tư giá trị cho sự nghiệp của bạn, nhất là khi AI tiếp tục định hình lại các ngành trên toàn cầu. Dù đường cong học tập ban đầu có vẻ dốc, việc theo đuổi cách tiếp cận có cấu trúc và duy trì luyện tập đều đặn sẽ giúp bạn làm chủ framework mạnh mẽ này. Hãy nhớ rằng ai cũng bắt đầu từ đâu đó, và cộng đồng PyTorch vô cùng hỗ trợ người mới.

Dù bạn hướng tới trở thành kỹ sư học máy, nhà nghiên cứu hay chỉ muốn khám phá thế giới học sâu đầy cuốn hút, PyTorch cung cấp công cụ và sự linh hoạt bạn cần. Bắt đầu từ cơ bản, làm các dự án ý nghĩa, gắn kết với cộng đồng, kiên định và đừng vội vàng. Chưa bao giờ là thời điểm tốt hơn để bắt đầu hành trình PyTorch của bạn.

Bắt đầu ngay hôm nay với khóa Giới thiệu Học sâu với PyTorch, hoặc tiếp tục hành trình với khóa Học sâu trung cấp với PyTorch. Bạn cũng có thể khám phá những gì cần có để lấy chứng chỉ PyTorch trong hướng dẫn riêng của chúng tôi.