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LinkedInLearning/depura-codigo-python-pytorch-3383288

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Depura el código: Python y PyTorch

Este es el repositorio del curso de LinkedIn Learning Depura el código: Python y PyTorch. El curso completo está disponible en LinkedIn Learning.

Nombre completo del curso

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.

Instrucciones

Este repositorio contiene uncuaderno de Jupyter con el código del curso. Tiene dos ramas (branches):

  • La rama depura contiene el código de la aplicación con los errores que se deben solucionar.
  • La rama solucion contiene el código de la aplicación sin errores.

Instalación

  1. Instala Python, se recomienda la última versión estable.

  2. Para utilizar estos archivos de ejercicios puedes usar editores de código como Pycharm o VScode.

  3. Clona este repositorio en tu máquina local usando la Terminal (macOS) o CMD (Windows), o una herramienta GUI como SourceTree.

  4. Desde la terminal accede a alguna de las ramas depura o solucion.

  5. Crea un ambiente virtual de Python, puedes hacerlo con virtualenv usando los comandos

     pip install virtualenv
     virtualenv <reemplazar por nombre del ambiente>
    
  6. Instala las librerías con el comando

     pip install -r requirements.txt
    
  7. Abre jupyter notebooks desde la terminal

Docente

Ana María Pinto

Echa un vistazo a mis otros cursos en LinkedIn Learning.

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Contributors 4

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