pytorch-lightning

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用 PyTorch 写模型的人，多半都经历过这样的阶段：单卡训练跑通之后，紧接着要处理混合精度、断点续训、多机调度，代码里渐渐塞满了和模型无关的工程逻辑。PyTorch Lightning 把训练循环收进 LightningModule 和 Trainer 里，从单 CPU 到上千张 GPU 的扩展，不需要重写核心代码。研究者能直接获得可复现的实验结构，工程师也能省下大量调试分布式环境的精力。如果你想要更轻量的控制，Fabric 库提供了不依赖完整框架的底层接口。对于在 PyTorch 上做自定义模型、希望把时间花在模型设计而非基础设施上的人来说，这是一个很实在的选择。