详细介绍

PyTorch Lightning 是一个基于 PyTorch 的高级框架,旨在简化深度学习模型的训练过程。它通过将研究代码与工程代码分离,使得研究人员可以专注于模型的设计和实验,而不必担心训练循环、分布式训练、混合精度训练等底层细节。PyTorch Lightning 提供了高度模块化的接口,使得代码更加简洁、可读性更高,并且易于扩展。

主要功能

  1. 简化训练循环:PyTorch Lightning 自动处理训练、验证和测试循环,减少了样板代码的编写。
  2. 分布式训练支持:支持多 GPU、多节点训练,并且可以轻松地在不同硬件配置之间切换。
  3. 混合精度训练:支持自动混合精度(AMP)训练,提高训练速度并减少内存占用。
  4. 日志记录与可视化:与多种日志记录工具(如 TensorBoard、WandB 等)集成,方便实验结果的跟踪和可视化。
  5. 模型检查点与恢复:自动保存和加载模型检查点,支持从任意中断点恢复训练。
  6. 超参数优化:与 Optuna、Ray Tune 等超参数优化工具集成,方便进行超参数搜索。
  7. 可扩展性:通过回调(Callbacks)和钩子(Hooks)机制,用户可以轻松扩展框架的功能。

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