¿Por qué usar PyTorch?

Usar \*\*PyTorch\*\* tiene varias ventajas que lo han hecho muy popular en el campo del \*\*deep learning\*\* y la investigación en \*\*inteligencia artificial\*\*. Aquí te explico por qué: \### 1. \*\*Facilidad de uso y diseño intuitivo\*\*: \- PyTorch tiene una \*\*interfaz sencilla y amigable\*\* para desarrollar modelos. Su estructura es muy \*\*pythonica\*\*, lo que lo hace intuitivo para quienes ya están familiarizados con Python. A diferencia de otros frameworks, la sintaxis de PyTorch se siente natural al programar y sigue los principios de Python. \- Además, el \*\*modelo imperativo\*\* (también llamado "define-by-run") permite construir redes neuronales sobre la marcha, lo que facilita depurar el código de forma dinámica. \### 2. \*\*Dinamismo en los gráficos computacionales\*\*: \- PyTorch utiliza gráficos \*\*dinámicos\*\* de computación, lo que significa que puedes modificar el modelo en tiempo real, ejecutar código de control de flujo complejo (como `if-else`, bucles) y depurar fácilmente. \- Esto contrasta con otros frameworks que utilizan gráficos estáticos (como TensorFlow 1.x), en los que debes definir todo el gráfico computacional antes de ejecutarlo. \### 3. \*\*Soporte fuerte para investigación\*\*: \- Debido a su flexibilidad y facilidad para escribir código dinámico, PyTorch es \*\*muy popular en el ámbito de la investigación\*\* en deep learning. Muchos artículos y prototipos de investigaciones usan PyTorch porque permite probar ideas rápidamente. \- También está bien documentado y tiene una \*\*gran comunidad\*\* de investigadores y desarrolladores que contribuyen y comparten ejemplos. \### 4. \*\*Autograd\*\*: \- PyTorch tiene un sistema llamado \*\*Autograd\*\*, que automáticamente calcula los gradientes necesarios para entrenar una red neuronal, manejando de manera eficiente el cálculo de derivadas parciales y propagación hacia atrás. Esto facilita el entrenamiento y la optimización de los modelos, incluso en redes complejas. \### 5. \*\*Soporte para GPU\*\*: \- PyTorch facilita el uso de \*\*GPU\*\* (con soporte para CUDA) para acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos. Puedes mover tus tensores y modelos fácilmente entre CPU y GPU con unas pocas líneas de código (`.cuda()` y `.cpu()`). \- Esta capacidad hace que PyTorch sea muy eficiente para trabajar con grandes cantidades de datos o modelos complejos. \### 6. \*\*Amplia comunidad y recursos\*\*: \- PyTorch tiene una \*\*gran comunidad activa\*\* que proporciona recursos como tutoriales, ejemplos y documentación extensa. \- Hay soporte para muchas arquitecturas avanzadas de deep learning (por ejemplo, CNNs, RNNs, transformers), lo que facilita la implementación de algoritmos recientes en la investigación y aplicaciones industriales. \### 7. \*\*Integración con otros frameworks\*\*: \- PyTorch se integra bien con otros frameworks y herramientas de machine learning, como \*\*ONNX (Open Neural Network Exchange)\*\*, lo que facilita la interoperabilidad con otros frameworks como TensorFlow. También puedes exportar modelos entrenados a formatos compatibles con otras plataformas para despliegue en producción. \### 8. \*\*PyTorch Lightning y otras extensiones\*\*: \- Herramientas como \*\*PyTorch Lightning\*\* facilitan la estructura y modularidad del código, permitiendo enfocarse en el contenido y la lógica del modelo, mientras que los detalles de entrenamiento (manejo de GPUs, optimizadores, etc.) se abstraen. \### 9. \*\*Ecosistema para producción\*\*: \- Aunque inicialmente se consideraba más adecuado para investigación, con la introducción de \*\*TorchServe\*\* y la mejora de soporte para \*\*JIT (Just-in-Time)\*\*, PyTorch es ahora una opción sólida para \*\*despliegue en producción\*\*, facilitando tanto la experimentación como el paso a producción. \### 10. \*\*Compatibilidad con el desarrollo moderno de IA\*\*: \- PyTorch es compatible con arquitecturas modernas, como \*\*Transformers\*\* y redes neuronales profundas avanzadas. Muchas de las bibliotecas de NLP, como \*\*Hugging Face Transformers\*\*, se construyen sobre PyTorch. En resumen, PyTorch es excelente por su facilidad de uso, flexibilidad, potencia y soporte para investigación avanzada y despliegue en producción, lo que lo convierte en una herramienta robusta para proyectos de \*\*deep learning\*\* en cualquier etapa del desarrollo.

■ Resumen: \- From Research to \- Enfocado en la adopción de usuario pythonistas, orientado a clases y objetos. \- \[Pythorch Foundation]\(https://pytorch.org/tutorials/)- Se utiliza en la creación de modelos modernos, como transformers.- Actualmente pythorch emerge como un framework de investigación en AI.

Lista de comparación entre PyTorch y Tensorflow:

Tomado de: https://viso.ai/deep-learning/pytorch-vs-tensorflow/