Formación corporativa en PyTorch

El tensor es la estructura de datos central de PyTorch: un array multidimensional con aceleración GPU y soporte de diferenciación automática. Este módulo cubre las formas de crear tensores con torch.tensor(), zeros(), ones(), rand(), arange() y from_numpy(), así como los tipos numéricos disponibles (float32, float16, bfloat16, int8) y el concepto de layout de memoria y strides para operaciones contiguas.

Las operaciones aritméticas elementales, la indexación avanzada, el slicing, el reshape, la concatenación con torch.cat() y el broadcasting permiten manipular datos sin bucles Python. El movimiento de tensores entre CPU y GPU con .to(device) y .cuda() es la base para aprovechar la aceleración por hardware en el resto del itinerario.

Autograd es el motor de diferenciación automática de PyTorch y la base matemática del entrenamiento de redes neuronales. Cada operación sobre tensores con requires_grad=True queda registrada en un grafo computacional dinámico; al llamar a backward() se recorre ese grafo en sentido inverso y se calculan los gradientes mediante la regla de la cadena.

Este módulo explica cómo se construyen y se recorren los grafos, cómo se acumulan y se reinician los gradientes con zero_grad(), cuándo usar detach() para desconectar tensores del grafo y cómo torch.no_grad() reduce el consumo de memoria durante la inferencia. También se cubre la creación de funciones autograd personalizadas con torch.autograd.Function para operaciones no diferenciables por defecto.

La clase nn.Module es el bloque fundamental para definir redes neuronales en PyTorch. Subclasificándola se declaran los parámetros aprendibles en init y se define la propagación hacia adelante en el método forward(). Este módulo cubre las capas más habituales: Linear, Conv2d, activaciones (ReLU, GELU, Sigmoid), normalización con BatchNorm y regularización con Dropout.

Se explica cómo componer modelos mediante nn.Sequential para arquitecturas lineales y nn.ModuleList o nn.ModuleDict para estructuras más flexibles. También se abordan la inicialización de pesos con torch.nn.init, el registro de hooks de entrada y salida para depurar activaciones intermedias, y las técnicas de inspección de parámetros con model.parameters() y model.state_dict().

El entrenamiento de un modelo de deep learning en PyTorch sigue un bucle bien definido: propagación hacia adelante, cálculo de la función de pérdida, retropropagación de gradientes con backward() y actualización de pesos con el optimizador. Este módulo cubre las funciones de pérdida más comunes (CrossEntropyLoss, MSELoss, BCEWithLogitsLoss) y los optimizadores SGD, Adam y AdamW con sus diferencias de comportamiento.

Se implementa el bucle completo train/val con separación de conjuntos, early stopping, guardado de checkpoints y planificadores de tasa de aprendizaje (StepLR, CosineAnnealingLR). La evaluación del modelo se realiza con métricas de clasificación (accuracy, precision, recall, F1) y técnicas de regularización como weight decay, gradient clipping y label smoothing para controlar el sobreajuste en equipos con datos limitados.

Un pipeline de datos eficiente es un requisito crítico para entrenar modelos a escala. PyTorch ofrece la abstracción Dataset para representar cualquier fuente de datos y DataLoader para cargar muestras en batches con paralelismo mediante workers. Este módulo cubre la implementación de Dataset y IterableDataset personalizados, la configuración del sampler y las opciones de DataLoader (num_workers, pin_memory, prefetch_factor) que impactan directamente en el rendimiento del entrenamiento.

La API de transforms v2 de torchvisión permite construir pipelines de preprocesado y augmentación declarativos con Compose: redimensionado, normalización, flips aleatorios, recortes y ajustes de color. También se exploran los datasets integrados de torchvisión (CIFAR, ImageNet, MNIST) e ImageFolder como convenio para estructurar datasets de imágenes propios.

Las redes neuronales convolucionales son la arquitectura de referencia para tareas de visión artificial: clasificación, detección y segmentación de imágenes. Este módulo cubre los fundamentos de la convolución discreta, las capas Conv2d y MaxPool2d, los mapas de características y cómo apilar bloques convolucionales para extraer representaciones jerárquicas.

Se implementa un clasificador completo sobre CIFAR-10 y se estudian las arquitecturas modernas incluidas en torchvisión: ResNet, EfficientNet y Vision Transformers (ViT). La técnica de transfer learning permite adaptar modelos preentrenados en ImageNet a problemas empresariales propios con pocos datos, mediante fine-tuning de las últimas capas o feature extraction congelando el backbone.

Las redes recurrentes procesan datos secuenciales manteniendo un estado oculto que captura el contexto de pasos anteriores. Este módulo explica la arquitectura de RNN, LSTM y GRU: cómo funcionan sus puertas de entrada, olvido y salida y por qué LSTM y GRU resuelven el problema del gradiente evanescente que afecta a las RNN simples.

Los embeddings de palabras con nn.Embedding y la carga de vectores preentrenados (GloVe, FastText) permiten representar texto como tensores densos. Sobre esa base se construye un clasificador de sentimiento con LSTM que demuestra el flujo completo: tokenización, padding, DataLoader con collate_fn, entrenamiento y evaluación. Aunque los transformers dominan el NLP moderno, las redes recurrentes siguen siendo relevantes para series temporales y señales en proyectos industriales.

Llevar un modelo de deep learning a producción requiere optimizar la velocidad de entrenamiento e inferencia y elegir el formato de exportación adecuado. torch.compile con el backend Inductor compila el modelo a código nativo optimizado para la GPU; la precisión mixta automática (autocast con bfloat16 o float16 y GradScaler) reduce el consumo de memoria y acelera el entrenamiento sin pérdida significativa de precisión.

El módulo cubre la serialización con state_dict y checkpoints, la exportación a TorchScript para entornos sin Python, torch.export y ONNX para interoperabilidad con motores de inferencia externos, y ExecuTorch para despliegue en dispositivos edge. Para modelos de gran tamaño se introduce el entrenamiento distribuido con DistributedDataParallel (DDP) y FSDP2 con particionado de parámetros entre GPUs.