lightning

PytorchLightning最佳实践基础篇PyTorch Lightning（简称 PL）是一个建立在 PyTorch 之上的高层框架，核心目标是剥离工程代码与研究逻辑，让研究者专注于模型设计和实验思路，而非训练循环、分布式配置、日志管理等重复性工程工作。本文从基础到进阶，全面介绍其功能、核心组件、封装逻辑及最佳实践。

喝过期的拉菲

如何使用 Pytorch Lightning 启用早停机制本文介绍了两种在 PyTorch Lightning 中实现早停机制的方法。第一种是通过重写on_train_batch_start()方法手动控制训练流程；第二种是使用内置的EarlyStopping回调，可以监控验证指标并在指标停止改善时自动停止训练。文章详细说明了EarlyStopping的参数设置，包括监控指标、模式选择、耐心值等核心参数，以及停止阈值、发散阈值等进阶参数。同时介绍了如何通过子类化修改早停触发时机，并提醒注意验证频率与耐心值的配合使用。文末提供了完整的代码示例，展示了如何在实际训练

喝过期的拉菲

使用 Pytorch Lightning 时追踪指标和可视化指标本文介绍了PyTorch Lightning中指标追踪和可视化的方法。主要内容包括：1）使用self.log和self.log_dict记录训练指标；2）通过设置prog_bar=True在命令行进度条显示指标；3）使用TensorBoard可视化指标变化曲线；4）验证集和测试集指标的自动聚合功能，支持mean、min、max等聚合方式；5）通过default_root_dir参数自定义日志保存路径。这些功能为模型训练过程提供了便捷的性能监控和分析手段。

PyTorch Lightning实战 - 训练 MNIST 数据集利用 PyTorch Lightning 训练 MNIST 数据。验证梯度范数、学习率、优化器对训练的影响。

2、基于pytorch lightning的fabric实现pytorch的多GPU训练和混合精度功能输出结果：以上fabric对应lightning2.1版本，该工具还在开发中，后期会有其他功能。