Qué es PyTorch: tensores, diferenciación automática y modelos
Medir PyTorch: preparación, cálculo y rendimiento útil
Mantén visibles las condiciones del dispositivo y la calidad de los resultados.
Qué aprenderás
- Fijar trabajo comparable
- Medir trabajo completado
- Relacionar coste y calidad
Antes de empezar
- Python y cálculo básicos
- Entorno aislado para ejercicios posteriores
Compara derivadas analíticas y salidas observadas sin ocultar los fallos.
Conclusiones clave
- Entrenamiento e inferencia difieren.
- El tiempo debe incluir finalización.
- La velocidad necesita calidad aceptada.
Fijar trabajo comparable
Define modelo, forma, tipo, dispositivo y tolerancia antes de medir. Indica si estudias inferencia, entrenamiento o gradientes: cada tarea conserva estados y realiza operaciones diferentes.
Separa carga y calentamiento de ejecución estable. Una primera llamada puede incluir trabajo que desaparece después, por lo que un único tiempo oculta el punto de operación.
Medir trabajo completado
Las operaciones del acelerador pueden ser asíncronas. Un temporizador del host debe considerar su finalización; usa el método documentado para el backend instalado.
Publica memoria y tamaño de lote junto al rendimiento. Un lote mayor puede aumentar el trabajo agregado y al mismo tiempo empeorar la espera individual o exceder el presupuesto.
Relacionar coste y calidad
Incluye fallos, tolerancias y configuración del hardware. Una prueba con menor precisión no constituye trabajo equivalente si incumple la calidad exigida por la tarea.
No se ejecutaron benchmarks de CPU, GPU ni costes. La plantilla no contiene aceleraciones inventadas; estudiar acumulación de gradientes no permite deducir rendimiento de modelos.
Cómo elegir
| Criterio | Opción A | Opción B |
|---|---|---|
| Best when | You need predictable behavior and easy auditing | You need adaptive optimization and have reliable telemetry |
| Main risk | May leave performance on the table | Can become difficult to explain or debug |
Pasos de implementación
- 1
Fijar trabajo y tolerancia.
- 2
Separar preparación y ejecución terminada.
- 3
Informar memoria, fallos y calidad.
Ejemplo para copiar
trial,torch_build,device,dtype,shape,batch,latency,memory,quality_pass
example,,,,,,,,Preguntas frecuentes
¿Un tensor pequeño predice un modelo?
No; cambian formas, movimiento de memoria y operadores.
¿Hay aceleraciones medidas?
No se realizó un benchmark.
Fuentes
- PyTorch / README.mdFuente verificada 2026-09-23
- PyTorch / torch/autograd/__init__.pyFuente verificada 2026-09-23