¿Por qué usar PyTorch?

Hola, mundo en PyTorch

Creación de Tensores en PyTorch

Debugging de operaciones con tensores

Conversión y operación de tensores con PyTorch

Generación y split de datos para entrenamiento de modelo

Estructura de modelo en PyTorch con torch.nn

Entrenamiento, funciones de pérdida y optimizadores

Entrenamiento y visualización de pérdida

Predicción con un modelo de PyTorch entrenado

Datos para clasificación de texto

Procesamiento de datos: tokenización y creación de vocabulario

Procesamiento de datos: preparación del DataLoader()

Creación de modelo de clasificación de texto con PyTorch

Función para entrenamiento

Función para evaluación

Split de datos, pérdida y optimización

Entrenamiento y evaluación de modelo de clasificación de texto

Inferencia utilizando torch.compile(): el presente con PyTorch 2.X

Almacenamiento del modelo con torch.save() y state_dict()

Sube tu modelo de PyTorch a Hugging Face

Carga de modelo de PyTorch con torch.load()

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