Fundamentos de PyTorch
Clasificación de Texto con PyTorch y TorchText
Creación de modelos con PyTorch para IA moderna
Clasificación de Texto con PyTorch y Redes Neuronales Recurrentes
Manipulación de Tensores en PyTorch: Escalares a Multidimensionales
Debugging de Tensores en PyTorch: Tipos, Formas y Dispositivos
Operaciones entre Arrays NumPy y Tensores PyTorch
Quiz: Fundamentos de PyTorch
Estructura de modelo de deep learning en PyTorch
Regresión Lineal con PyTorch: Creación y Entrenamiento de Modelos
Regresión Lineal en PyTorch: Creación y Primeras Predicciones
Regresión Lineal con PyTorch: Pérdidas y Optimizadores
Visualización de pérdidas en entrenamiento con PyTorch
Predicciones con PyTorch usando CPU y graficación de resultados
Quiz: Estructura de modelo de deep learning en PyTorch
Redes neuronales con PyTorch
Clasificación de Texto con PyTorch y TorchText
Tokenización y Creación de Vocabulario con Torch Text
Creación de Data Loaders en PyTorch: Procesa Grandes Datasets Eficazmente
Modelo de Clasificación de Texto en PyTorch: Creación y Entrenamiento
Optimización de Modelos de Clasificación en Python
Creación y uso de funciones de evaluación en modelos de aprendizaje
Optimización y Funciones de Pérdida en Deep Learning
Entrenamiento de Modelos con PyTorch: Optimización y Validación
Inferencia de Modelos con PyTorch 2.0 y Torch Compile
Guardar y cargar modelos en PyTorch con checkpoints
Subir Modelos a JoggingFace: Repositorios y Comunidad Platzi
Optimización de modelos en PyTorch: carga y gestión de checkpoints
Quiz: Redes neuronales con PyTorch
Cierre del curso
Manejo de Tensores y Modelos con PyTorch
No tienes acceso a esta clase
¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera
Los Data Loaders en PyTorch son herramientas esenciales para el procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos. Estos permiten dividir datasets extensos en pequeños lotes llamados "batches". Esta estrategia no solo optimiza el uso de la memoria, sino que también faciilta el paralelismo a través de múltiples GPUs, si es necesario. Al dividir el dataset, los Data Loaders permiten que el entrenamiento de modelos sea más manejable y escalable.
Para definir un Data Loader en PyTorch, se requieren importar ciertas librerías y planificar varios pasos. A continuación, se expone cómo proceder:
Importación de la librería:
from torch.utils.data import DataLoader
Esto permite el acceso al objeto DataLoader
para su uso posterior.
Definición del dataset:
Se utiliza un dataset de entrenamiento, en este caso un iterador llamado trainIter
del dataset DBpedia, especificando su uso para el set de entrenamiento:
trainIter = DBpedia(split='train')
Creación del Data Loader:
Aquí se establece el tamaño del lote, se elige si se quiere aleatorizar la secuencia de los datos (shuffling) y se selecciona una función collate
:
data_loader = DataLoader(dataset=trainIter, batch_size=8, shuffle=False, collate_fn=collateBatch)
collate
para recopilar los datos?La función collate
, denominada aquí collateBatch
, es crucial para combinar los datos de los lotes. Esta función permite agrupar diferentes elementos del dataset en un único tensor manejable. A continuación se explica cómo implementarla:
Configuración del dispositivo: Determina si se usará CPU o GPU (CUDA) según la disponibilidad.
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
Definición de collateBatch
:
Desarrollar una función collateBatch
para procesar cada lote.
def collateBatch(batch):
label_list, text_list, offsets = [], [], [0]
for (_label, _text) in batch:
label_list.append(label_pipeline(_label))
processed_text = torch.tensor(text_pipeline(_text), dtype=torch.int64)
text_list.append(processed_text)
offsets.append(processed_text.size(0) + offsets[-1])
label_list = torch.tensor(label_list, dtype=torch.int64).to(device)
text_list = torch.cat(text_list).to(device)
offsets = torch.tensor(offsets[:-1]).to(device)
return label_list, text_list, offsets
label_list
, text_list
, y una lista offsets
inicializada en 0.cumsum
el manejo de datos?La función cumsum
en PyTorch proporciona la suma acumulativa de los elementos a lo largo de una dimensión especificada. En este contexto, se utiliza para determinar los puntos de inicio de cada nuevo texto dentro del tensor de datos concatenados. Este método es vital para gestionar adecuadamente el flujo de datos en estructuras de texto:
cumsum
:
offsets = torch.tensor(offsets[:-1]).cumsum(dim=0).to(device)
Al aplicar cumsum
, se asegura que cada elemento en offsets
indique el comienzo del siguiente texto en la fila de datos concatenados.El uso de Data Loaders es una técnica poderosa que merece ser dominada para optimizar el rendimiento en proyectos de machine learning y deep learning. Aprender y practicar su implementación expandirá tus habilidades y te permitirá abordar proyectos más avanzados con confianza. ¡Sigue aprendiendo e investigando!
Aportes 4
Preguntas 0
¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?