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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。