Datasets y Dataloaders en PyTorch

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. El módulo torch.utils.data de PyTorh tiene clases muy útiles para la carga de datos necesaria en los procesos de entrenamiento y validación. En este post vamos a ver dos de las clases más importantes, torch.utils.data.Dataset para albergar los datos y torch.utils.data.DataLoader para cargar los... Seguir leyendo →

Captum. Librería para interpretabilidad en PyTorch

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. Captum es una librería de PyTorch para proporcionar interpretabilidad a los modelos de deep learning. Con la complejidad de los actuales modelos de deep learning, la interpretabilidad y explicabilidad de los modelos es clave. Los algoritmos de interpretabilidad de Captum se separan en tres... Seguir leyendo →

Fundamentos de PyTorch. LSTMs

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. Una LSTM (Long short-term memory) es un tipo de red neuronal recurrente (RNN) muy usada en problemas con dependencia temporal, que se compone de una unidad de memoria y tres reguladores que controlan el flujo de información a la unidad de memoria, "input gate",... Seguir leyendo →

Curso Deep learning con PyTorch

PyTorch se está convirtiendo en un framework de referencia para la investigación, desarrollo e implementación de modelos de deep learning. Ofrece una serie de beneficios que lo convierten en un framework muy ágil, flexible y potente: Fácil de implementar, programar y depurar.Permite controlar al detalle las computaciones realizadas y es eficiente en ejecución.Es imperativo, realizando... Seguir leyendo →

Fundamentos de PyTorch. Optimización

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. En posts pasados hemos visto los tensores en PyTorch y el módulo de redes neuronales nn.module. En este vamos a ver todo el proceso de entrenamiento de una red neuronal: creación del modelo, procesamiento de la entrada a través del modelo, computar la pérdida... Seguir leyendo →

Fundamentos de PyTorch. Tensores

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. Uno de los conceptos más frecuentes en machine learning es el de tensor. Un tensor es la generalización del concepto de vector utilizando el rango para definir el número de indices del tensor. Por ejemplo, un vector es un tensor de rango 1, una... Seguir leyendo →

Optimización bayesiana con PyTorch y Ax

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. En un post pasado presentamos la optimización Bayesiana y las dos nuevas herramientas abiertas de Facebook, Ax y BoTorch. Ax es una herramienta de alto nivel para gestionar experimentos adaptativos y BoTorch una librería de optimización bayesiana. En este post vamos a ver un... Seguir leyendo →

Autograd, clave de la flexibilidad de PyTorch

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. En los últimos dos años hemos visto como PyTorch, el framework basado en Torch para Deep Learning creado por Facebook, está siendo una alternativa potente a Tensorflow. Una de las principales ventajas de PyTorch es que es un framework imperativo, en el que las... Seguir leyendo →

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