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Estructura de modelo en PyTorch con torch.nn

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Gracias profe sus clases son las que mas me han gustado
es buenisimo que tenga las plantillas para que uno desarrolle la clase
Claro, la estructura de un modelo en PyTorch se define comúnmente utilizando el módulo `torch.nn`, que proporciona herramientas para construir redes neuronales de manera eficiente. A continuación, te explico cómo se construye un modelo y te doy un ejemplo. \### Estructura de un Modelo en PyTorch 1\. \*\*Definición de la Clase del Modelo:\*\* \- Se crea una clase que hereda de `torch.nn.Module`. \- En el constructor `\_\_init\_\_`, se definen las capas de la red neuronal (como `Linear`, `Conv2d`, etc.). \- En el método `forward`, se definen las operaciones que se aplican a las entradas a través de las capas. 2\. \*\*Método `forward`:\*\* \- Este método toma la entrada y la pasa a través de las diferentes capas de la red en el orden que se definieron en `\_\_init\_\_`. 3\. \*\*Instanciación y Uso:\*\* \- Una vez definido el modelo, se puede instanciar y utilizar para realizar predicciones o entrenarlo con datos. \### Ejemplo de un Modelo Simple Aquí tienes un ejemplo de un modelo de red neuronal simple con una capa oculta: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim \# Definición del modelo class SimpleNN(nn.Module): def \_\_init\_\_(self, input\_size, hidden\_size, output\_size): super(SimpleNN, self).\_\_init\_\_() \# Definir las capas self.fc1 = nn.Linear(input\_size, hidden\_size) # Capa oculta self.fc2 = nn.Linear(hidden\_size, output\_size) # Capa de salida self.relu = nn.ReLU() # Función de activación ReLU def forward(self, x): \# Pasar la entrada a través de las capas x = self.fc1(x) # Capa oculta x = self.relu(x) # Activación x = self.fc2(x) # Capa de salida return x \# Parámetros del modelo input\_size = 10 # Número de características de entrada hidden\_size = 5 # Número de neuronas en la capa oculta output\_size = 1 # Número de neuronas en la capa de salida (por ejemplo, para regresión) \# Crear una instancia del modelo model = SimpleNN(input\_size, hidden\_size, output\_size) \# Ver la arquitectura del modelo print(model) \# Ejemplo de uso \# Crear un tensor de entrada aleatorio input\_tensor = torch.randn(1, input\_size) # Tamaño del batch = 1 output\_tensor = model(input\_tensor) # Pasar la entrada a través del modelo print("Output:", output\_tensor) ``` \### Explicación del Ejemplo 1\. \*\*Definición de la Clase `SimpleNN`:\*\* \- La clase `SimpleNN` hereda de `nn.Module`. \- Se definen dos capas lineales (`fc1` y `fc2`) y una función de activación ReLU. 2\. \*\*Método `forward`:\*\* \- En este método, la entrada se pasa primero a través de la capa oculta y luego se aplica la activación, seguida de la capa de salida. 3\. \*\*Instanciación y Uso:\*\* \- Se crea una instancia del modelo y se imprime su arquitectura. \- Un tensor de entrada aleatorio se crea y se pasa a través del modelo para obtener la salida. \### Compilación y Entrenamiento Para entrenar el modelo, deberás definir una función de pérdida y un optimizador, y luego ejecutar un bucle de entrenamiento que actualice los pesos del modelo en función de los datos.
■ Resumen: * En este fragmento crearemos un conjunto de datos (Tran, test) lineales con el propósito de evaluar un modelo lineal de torch que también crearemos usando `nnModule`. La idea central es validar las etapas pre-entrenamiento, post-entrenamiento y su desempeño en cada etapa, así podremos apreciar paso a paso la importancia de los pasos en el proceso. * Creación de juego de datos sintéticos. * Creación del modelo lineal de PyTorch3. * Inferencia pre-entrenamiento.