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1. 环境准备与依赖导入

首先，代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包：

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
import pytorch_lightning as pl

• torch 与 torch.nn：PyTorch 的核心库，用于张量操作和定义神经网络层。
• DataLoader、random_split：用于批量加载数据和将数据集分割为训练、验证集。
• MNIST 与 ToTensor（来自 torchvision）：用于下载 MNIST 数据集和将图像转换为张量格式。转换后，像素值会归一化到 [0, 1] 范围。
• pytorch_lightning（pl）：PyTorch Lightning 提供了更高层次的封装，将训练循环、验证、测试等流程简化，从而让你更多地专注于模型的核心逻辑。

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2. 定义 LightningModule 子类（LitModel）

PyTorch Lightning 的核心是继承 pl.LightningModule，在这里我们通过子类化创建了一个简单的模型类 LitModel。

2.1. __init__ 方法

def __init__(self):super().__init__()self.flatten = nn.Flatten()self.net = nn.Sequential(nn.Linear(28*28, 128),nn.ReLU(),nn.Linear(128, 10))self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

• Flatten 层：将输入的 28×28 图像展平成一维向量（大小为 784），便于后续全连接层处理。
• Sequential 模块：
  • 第一层：nn.Linear(28*28, 128) 将 784 维的输入映射到 128 维。
  • ReLU 激活：引入非线性，使模型能拟合复杂函数。
  • 第二层：nn.Linear(128, 10) 将 128 维特征映射到 10 个输出，对应 MNIST 中的 10 个类别。
• 损失函数：这里使用交叉熵损失（nn.CrossEntropyLoss），适用于多分类问题。

2.2. forward 方法

def forward(self, x):x = self.flatten(x)return self.net(x)

• 作用：定义前向传播逻辑，将输入数据依次经过 flatten 层和神经网络，返回最终的 logits。
• 使用场景：在训练、验证以及测试过程中，Lightning 会调用该方法得到模型的预测结果。

2.3. training_step 方法

def training_step(self, batch, batch_idx):x, y = batchpred = self(x)loss = self.loss_fn(pred, y)self.log("train_loss", loss)  # 自动记录训练损失return loss

• 步骤解析：
  • 从 batch 中获取输入 x 和标签 y。
  • 调用 forward 方法计算预测结果 pred。
  • 通过损失函数计算预测结果与真实标签之间的误差。
  • 使用 self.log 自动记录训练损失，便于后续监控和日志分析。
  • 返回 loss，Lightning 会根据此 loss 自动执行反向传播和优化更新。

2.4. validation_step 方法

def validation_step(self, batch, batch_idx):x, y = batchpred = self(x)loss = self.loss_fn(pred, y)self.log("val_loss", loss)    # 自动记录验证损失return loss

• 作用：与训练步骤类似，只不过不需要进行反向传播。记录验证损失可以帮助我们监控模型在未见数据上的表现。

2.4. test_step 方法

def validation_step(self, batch, batch_idx):x, y = batchpred = self(x)loss = self.loss_fn(pred, y)self.log("test_loss", loss)    # 自动记录测试损失return loss

• 作用：与训练步骤类似，只不过不需要进行反向传播。记录测试损失可以帮助我们监控模型在未见数据上的表现。

2.5. configure_optimizers 方法

def configure_optimizers(self):return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3)

• 作用：配置训练所需的优化器。这里选择了 Adam 优化器，并设置学习率为 0.001。
• 细节说明：返回的优化器对象会被 Lightning 自动调用，完成参数更新。

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3. 定义 LightningDataModule 子类（MNISTDataModule）

使用 LightningDataModule 能够使数据预处理、划分和加载更加模块化，便于在多个训练阶段（训练、验证、测试）中复用同一数据处理流程。

3.1. __init__ 方法

def __init__(self, batch_size=32):super().__init__()self.batch_size = batch_size

• 作用：初始化数据模块，并将批处理大小（batch size）作为参数保存，方便后续创建 DataLoader。

3.2. prepare_data 方法

def prepare_data(self):# 下载数据集MNIST(root="data", train=True, download=True)MNIST(root="data", train=False, download=True)

• 作用：仅在一开始执行一次，用于下载数据集。
• 注意：在分布式训练时，Lightning 会确保此方法只运行一次，避免重复下载。

3.3. setup 方法

def setup(self, stage=None):# 数据预处理和划分transform = ToTensor()mnist_full = MNIST(root="data", train=True, transform=transform)self.mnist_train, self.mnist_val = random_split(mnist_full, [55000, 5000])self.mnist_test = MNIST(root="data", train=False, transform=transform)

• 作用：加载并处理数据，划分数据集。
  • 转换：使用 ToTensor() 将图像转换为张量。
  • 数据划分：利用 random_split 将训练集划分为 55000 个训练样本和 5000 个验证样本。
  • 同时加载测试数据集，用于最后模型的测试。

3.4. DataLoader 方法

def train_dataloader(self):return DataLoader(self.mnist_train, batch_size=self.batch_size, shuffle=True)def val_dataloader(self):return DataLoader(self.mnist_val, batch_size=self.batch_size)def test_dataloader(self):return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=self.batch_size)

• 作用：
  • train_dataloader：返回训练数据的 DataLoader，设置 shuffle=True 确保数据在每个 epoch 中被打乱。
  • val_dataloader：返回验证数据的 DataLoader，不需要打乱数据。
  • test_dataloader：返回测试数据的 DataLoader，用于最终的模型评估。

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4. 训练和测试流程

在 if __name__ == "__main__": 块中，完成了模型与数据模块的实例化，并利用 Lightning 提供的 Trainer 完成训练和测试。

4.1. 实例化数据模块和模型

dm = MNISTDataModule(batch_size=32)
model = LitModel()

• 数据模块：初始化时设置 batch_size 为 32。
• 模型：创建自定义的 LightningModule 实例，包含网络结构、损失函数和优化器配置。

4.2. 创建 Trainer 并配置 GPU 加速

trainer = pl.Trainer(max_epochs=3,          # 训练 3 个 epochaccelerator="gpu",     # 指定使用 GPUdevices=[0],
)

• max_epochs：设定训练周期数为 3。
• accelerator 和 devices：
  • 指定使用 GPU 加速，devices=[0] 表示使用第 0 个 GPU（如果有多个 GPU，可根据需求调整）。
  • 如果没有 GPU，该参数可以改为 “cpu” 或直接省略，Lightning 会自动适配。

4.3. 训练和测试模型

trainer.fit(model, datamodule=dm)
trainer.test(model, datamodule=dm)

• trainer.fit：开始训练过程，自动调用 training_step 和 validation_step，并利用 DataModule 提供的各个 DataLoader。
• trainer.test：在训练结束后，利用测试集评估模型性能。Lightning 会调用模型中的 test_step（如果有定义）或者复用 validation_step 来计算测试指标。

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5. 总结

通过这份代码，你可以学到以下关键点：

• 模块化设计：利用 LightningModule 将模型、训练逻辑、验证逻辑和优化器配置集中在一个类中；而 LightningDataModule 则统一管理数据的下载、预处理、划分和加载。
• 简化训练流程：Lightning 的 Trainer 自动处理反向传播、参数更新、日志记录等细节，让你可以专注于模型设计和数据处理。
• GPU 加速支持：通过简单配置，即可利用 GPU 进行高效训练。
• 扩展性强：如果需要添加更多功能（如自定义回调、更多日志记录指标等），Lightning 提供了丰富的接口供你扩展。

这种清晰分离模型与数据逻辑的设计，不仅使代码结构更清晰，也方便在不同场景下复用和扩展。希望这个教程能帮助你更好地理解 PyTorch Lightning 的使用方法，并在项目中灵活应用这种高效的训练流程。

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完整代码

import torch  
from torch import nn  
from torch.utils.data import DataLoader, random_split  
from torchvision.datasets import MNIST  
from torchvision.transforms import ToTensor  
import pytorch_lightning as pl  # 1. 定义 LightningModule 子类  
class LitModel(pl.LightningModule):  def __init__(self):  super().__init__()  self.flatten = nn.Flatten()  self.net = nn.Sequential(  nn.Linear(28*28, 128),  nn.ReLU(),  nn.Linear(128, 10)  )  self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  def forward(self, x):  x = self.flatten(x)  return self.net(x)  def training_step(self, batch, batch_idx):  x, y = batch  pred = self(x)  loss = self.loss_fn(pred, y)  self.log("train_loss", loss)  # 自动记录训练损失  return loss  def validation_step(self, batch, batch_idx):  x, y = batch  pred = self(x)  loss = self.loss_fn(pred, y)  self.log("val_loss", loss)    # 自动记录验证损失  return loss  def test_step(self, batch, batch_idx):  x, y = batch  pred = self(x)  loss = self.loss_fn(pred, y)  self.log("test_loss", loss)   # 自动记录测试损失  return loss  def configure_optimizers(self):  return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3)  # 2. 准备数据模块  
class MNISTDataModule(pl.LightningDataModule):  def __init__(self, batch_size=32):  super().__init__()  self.batch_size = batch_size  def prepare_data(self):  # 下载数据集  MNIST(root="data", train=True, download=True)  MNIST(root="data", train=False, download=True)  def setup(self, stage=None):  # 数据预处理和划分  transform = ToTensor()  mnist_full = MNIST(root="data", train=True, transform=transform)  self.mnist_train, self.mnist_val = random_split(mnist_full, [55000, 5000])  self.mnist_test = MNIST(root="data", train=False, transform=transform)  def train_dataloader(self):  return DataLoader(self.mnist_train, batch_size=self.batch_size, shuffle=True)  def val_dataloader(self):  return DataLoader(self.mnist_val, batch_size=self.batch_size)  def test_dataloader(self):  return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=self.batch_size)  # 3. 训练模型  
if __name__ == "__main__":  # 初始化数据模块和模型  dm = MNISTDataModule(batch_size=32)  model = LitModel()  # 创建训练器并训练  trainer = pl.Trainer(  max_epochs=3,          # 训练3个epoch  accelerator="gpu",   # 选择GPU  devices=[0],  )  trainer.fit(model, datamodule=dm)  # 测试模型  trainer.test(model, datamodule=dm)