PyTorch Lightning模块介绍
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
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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。
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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。
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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。
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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。
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日志记录（
Loggers）:- 内置支持多种日志工具（如 TensorBoard、WandB 等）。
PyTorch Lightning 的代码结构
PyTorch Lightning 推荐的代码结构如下：
- 模型逻辑放在
LightningModule中。 - 数据加载逻辑放在
LightningDataModule中。 - 使用
Trainer控制训练和验证。
使用示例代码
1. 安装依赖
pip install pytorch-lightning