Buceando en las entrañas de PyTorch: Tensores, Autograd y escritura de kernels

Esta entrada de blog proporciona una exploración detallada de los entresijos de PyTorch, cubriendo las estructuras de datos de tensores, la diferenciación automática (Autograd) y la escritura de kernels. Comienza explicando la implementación subyacente de los tensores, incluyendo el concepto de strides y cómo utilizarlos para crear vistas de tensores. A continuación, profundiza en el funcionamiento de Autograd, mostrando cómo se calculan los gradientes mediante retropropagación. Finalmente, la entrada ofrece una guía práctica para escribir kernels de PyTorch, incluyendo cómo aprovechar las herramientas de PyTorch para la comprobación de errores, el despacho de dtype y la paralelización. Este es un excelente tutorial para desarrolladores con alguna experiencia en PyTorch que desean comprender sus entresijos o contribuir con código.