Tutorial de PyTorch para Redes Neuronales Convolucionales (CNN) – Parte 1

En este tutorial vamos a aprender cómo crear una Red Neuronal Convolucional (CNN) en PyTorch. Las CNN son un tipo de red neuronal que se utiliza comúnmente para tareas de visión por computadora, como reconocimiento de imágenes, detección de objetos, y segmentación de imágenes. PyTorch es un popular framework de aprendizaje profundo que nos permite construir y entrenar modelos de forma eficiente.

En esta primera parte del tutorial, nos enfocaremos en los conceptos básicos de las CNN y cómo implementar una en PyTorch.

¿Qué es una Red Neuronal Convolucional (CNN)?

Una Red Neuronal Convolucional es un tipo de red neuronal que está especialmente diseñada para procesar datos en forma de imágenes. Las CNN se componen de varias capas diferentes, incluyendo capas de convolución, capas de agrupación (pooling) y capas completamente conectadas.

Las capas de convolución son responsables de extraer características de la imagen de entrada, como bordes, texturas y formas. Las capas de agrupación se utilizan para reducir el tamaño de la representación de las características extraídas, lo que ayuda a reducir el número de parámetros en la red y a prevenir el sobreajuste. Las capas completamente conectadas se utilizan al final de la red para clasificar las características extraídas en diferentes categorías.

Implementación de una CNN en PyTorch

En PyTorch, podemos crear una CNN utilizando la clase nn.Module. La clase nn.Module nos permite definir nuestra red neuronal como un conjunto de capas y operaciones, y también nos proporciona métodos útiles para entrenar y evaluar nuestro modelo.

Primero, necesitamos importar las bibliotecas necesarias:

import torch
import torch.nn as nn

Luego, podemos definir nuestra red neuronal convolucional. En este tutorial, crearemos una CNN simple con dos capas de convolución y dos capas completamente conectadas.

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()

        # Definir las capas de convolución
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        # Definir las capas completamente conectadas
        self.fc1 = nn.Linear(32*8*8, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        # Aplicar las capas de convolución
        x = self.conv1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x)

        x = self.conv2(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x)

        # Aplanar la salida para las capas completamente conectadas
        x = x.view(-1, 32*8*8)

        # Aplicar las capas completamente conectadas
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)

        return x

En este código, definimos nuestra CNN como una clase que hereda de nn.Module. En el método init, creamos las capas de convolución y completamente conectadas de nuestra red. En el método forward, definimos cómo se realiza la propagación hacia adelante a través de la red, aplicando las capas de convolución y activación, y luego las capas completamente conectadas.

En la próxima parte de este tutorial, aprenderemos cómo entrenar nuestra CNN en PyTorch utilizando un conjunto de datos de ejemplo. También exploraremos técnicas avanzadas para mejorar el rendimiento de nuestra red, como la regularización y la optimización de hiperparámetros.

Espero que este tutorial haya sido útil para comprender los conceptos básicos de las Redes Neuronales Convolucionales en PyTorch. ¡Buena suerte en tu viaje de aprendizaje de aprendizaje profundo!