Crear tensores: Primer contacto con PyTorch

Introducción

En el mundo del aprendizaje profundo, los tensores son la moneda de cambio. Son una generalización multidimensional de matrices y vectores que forman la base para muchas operaciones en frameworks como PyTorch. Este artículo te guiará a través del proceso de creación de tensores en PyTorch, proporcionando ejemplos prácticos y advirtiendo sobre errores comunes para ayudarte a evitar problemas en tu código.

Explicación principal

PyTorch utiliza tensores para almacenar datos multidimensionales. Estos pueden ser utilizados tanto en CPU como en GPU, lo que ofrece flexibilidad en el uso de recursos. La creación y manipulación de tensores es fundamental para cualquier proyecto de aprendizaje profundo con PyTorch.

A continuación, te mostraremos cómo crear tensores en PyTorch:

import torch

# Crear un tensor de una dimensión (vector)
tensor_1d = torch.tensor([1., 2., 3.])
print(tensor_1d)

# Crear un tensor bidimensional (matriz)
tensor_2d = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]])
print(tensor_2d)

# Crear un tensor tridimensional
tensor_3d = torch.tensor([[[1., 2.], [3., 4.]], [[5., 6.], [7., 8.]]])
print(tensor_3d)

Errores típicos / trampas

1. Conversión no explícita: Al trabajar con tensores, es fácil olvidar la conversión explícita de listas a tensores.

   # No se debe hacer esto:
   lista = [1., 2., 3.]
   tensor_no_convertido = torch.tensor(lista)

1. Tipos incompatibles: PyTorch necesita que los elementos del tensor sean de tipo numérico. Cualquier intento de incluir un valor no numérico generará un error.

   # Esto causará un error:
   lista_mal_formada = [1., 2., "tres"]
   try:
       torch.tensor(lista_mal_formada)
   except Exception as e:
       print(f"Error: {e}")

1. Dimensiones no compatibles: Asegúrate de que las dimensiones de los tensores coincidan en operaciones matemáticas o concatenaciones.

   # Esto causará un error:
   tensor1 = torch.tensor([1., 2.])
   tensor2 = torch.tensor([3., 4., 5.])
   try:
       torch.cat((tensor1, tensor2))
   except Exception as e:
       print(f"Error: {e}")

Checklist accionable

1. Verifica los tipos de datos: Asegúrate de que todos los elementos en la lista o array sean numéricos antes de convertirlo a un tensor.
2. Verifica las dimensiones y el tamaño del tensor: Antes de realizar operaciones, verifica que los tensores tengan las dimensiones esperadas.
3. Conoce las funciones básicas: Familiarízate con torch.zeros(), torch.ones(), torch.rand() para crear tensores predefinidos.
4. Utiliza la propiedad .shape: Asegúrate de que el tamaño del tensor cumple con tus expectativas antes de realizar operaciones.
5. Aprovecha torch.tensor(): Convierte listas, tuplas y arrays NumPy a tensores utilizando torch.tensor().
6. Conoce las funciones de conversión: Utiliza tensor.numpy() para convertir un tensor a una matriz NumPy si es necesario.

Cierre

Ahora que has aprendido cómo crear tensores en PyTorch, estás equipado con el conocimiento básico para manejar datos multidimensionales. Recuerda siempre verificar los tipos de datos y las dimensiones antes de realizar operaciones para evitar errores comunes. Siguiendo estas prácticas, podrás comenzar a construir modelos más complejos utilizando PyTorch.

Siguientes pasos

• Explora la documentación oficial: PyTorch ofrece una documentación detallada con ejemplos y explicaciones adicionales.
• Practica creando tensores: Integra la creación de tensores en tus proyectos para consolidar tu conocimiento.
• Aprende operaciones básicas: Conoce las operaciones matemáticas básicas disponibles en PyTorch, como sumas y multiplicaciones elementales.

¡Felicitaciones! Ahora estás listo para avanzar hacia la manipulación de tensores más complejos.