Recetario de Aprendizaje Automático con Python, 2ª Edición

Capítulo 20. Tensores con PyTorch

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

20.0 Introducción

Al igual que NumPy es una herramienta fundamental para la manipulación de datos en la pila del aprendizaje automático, PyTorch es una herramienta fundamental para trabajar con tensores en la pila del aprendizaje profundo. Antes de pasar al aprendizaje profundo propiamente dicho, debemos familiarizarnos con los tensores de PyTorch y crear muchas operaciones análogas a las realizadas con NumPy en el Capítulo 1.

Aunque PyTorch es sólo una de las múltiples bibliotecas de aprendizaje profundo, es significativamente popular tanto en el mundo académico como en la industria. Los tensores de PyTorch son muy similares a las matrices de NumPy. Sin embargo, también nos permiten realizar operaciones tensoriales en GPUs (hardware especializado para el aprendizaje profundo). En este capítulo, nos familiarizaremos con los fundamentos de los tensores PyTorch y con muchas operaciones comunes de bajo nivel.

20.1 Crear un tensor

Problema

En tienes que crear un tensor.

Solución

Utiliza Pytorch para crear un tensor:

# Load library
import torch

# Create a vector as a row
tensor_row = torch.tensor([1, 2, 3])

# Create a vector as a column
tensor_column = torch.tensor(
    [
        [1],
        [2],
        [3]
    ]
)

Debate

La principal estructura de datos de PyTorch es un tensor, y en muchos aspectos los tensores son exactamente como las matrices multidimensionales ...