Este es el repositorio del curso de LinkedIn Learning Depura el código: Python y PyTorch. El curso completo está disponible en LinkedIn Learning.
Consulta el archivo Readme en la rama main para obtener instrucciones e información actualizadas.
Sumérgete en un proyecto de clasificación de imagen en Python con PyTorch, enfrentándote a errores comunes. Aprende a identificar, comprender y resolver problemas en proyectos existentes, ganando habilidades prácticas para la depuración de código. Este curso te proporcionará las herramientas necesarias para elevar tu competencia en el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial con PyTorch, convirtiéndote en especialista en la identificación y solución de errores.
Este repositorio contiene uncuaderno de Jupyter con el código del curso. Tiene dos ramas (branches):
- La rama
depuracontiene el código de la aplicación con los errores que se deben solucionar. - La rama
solucioncontiene el código de la aplicación sin errores.
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Instala Python, se recomienda la última versión estable.
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Para utilizar estos archivos de ejercicios puedes usar editores de código como Pycharm o VScode.
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Clona este repositorio en tu máquina local usando la Terminal (macOS) o CMD (Windows), o una herramienta GUI como SourceTree.
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Desde la terminal accede a alguna de las ramas
depuraosolucion. -
Crea un ambiente virtual de Python, puedes hacerlo con virtualenv usando los comandos
pip install virtualenv virtualenv <reemplazar por nombre del ambiente> -
Instala las librerías con el comando
pip install -r requirements.txt -
Abre jupyter notebooks desde la terminal
Ana María Pinto
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