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PyTorch Lightning 简介

PyTorch Lightning 是一个高层封装的 PyTorch 框架，用于简化深度学习模型的训练和部署过程。它规范了代码结构，降低了实现复杂训练逻辑的难度，同时支持多 GPU、混合精度等高级特性。

PyTorch Lightning 的核心概念

1. LightningModule:

   • 是用户自定义模型的核心模块，负责定义模型结构、优化器和前向传播过程。
   • 提供了一些关键方法，如 training_step、validation_step、test_step。

2. Trainer:

   • 封装了训练逻辑，包括 GPU 加速、分布式训练、混合精度等。
   • 调用简单，不需要手动编写训练循环。

3. LightningDataModule:

   • 提供统一的数据加载接口，规范数据预处理和数据集拆分。

4. 回调（Callbacks）:

   • 提供了扩展机制，可以在训练的不同阶段执行自定义逻辑。

5. 日志记录（Loggers）:

   • 内置支持多种日志工具（如 TensorBoard、WandB 等）。

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PyTorch Lightning 的代码结构

PyTorch Lightning 推荐的代码结构如下：

1. 模型逻辑放在 LightningModule 中。
2. 数据加载逻辑放在 LightningDataModule 中。
3. 使用 Trainer 控制训练和验证。

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使用示例代码

1. 安装依赖

pip install pytorch-lightning

2. 数据加载（使用 LightningDataModule）