Descripción: La inicialización de tensores en PyTorch se refiere al proceso de asignar valores iniciales a los tensores antes de comenzar el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. Los tensores son estructuras de datos fundamentales en PyTorch, que permiten realizar cálculos eficientes en operaciones matemáticas y en la construcción de redes neuronales. La forma en que se inicializan estos tensores puede influir significativamente en el rendimiento del modelo, ya que una mala inicialización puede llevar a problemas como la convergencia lenta o el estancamiento en mínimos locales. Existen diversas estrategias de inicialización, como la inicialización aleatoria, la inicialización de Xavier y la inicialización de He, cada una diseñada para abordar diferentes tipos de redes y funciones de activación. La elección de la técnica de inicialización adecuada es crucial para asegurar que los pesos de la red comiencen en un rango que facilite el aprendizaje efectivo. La inicialización de tensores en otros frameworks de aprendizaje automático también sigue principios similares, lo que la convierte en un concepto relevante en el ámbito del aprendizaje profundo. La flexibilidad y facilidad de uso en PyTorch hacen que esta herramienta sea popular entre investigadores y desarrolladores en el campo del aprendizaje profundo.
