使用PyTorch Lightning从头开始实现和训练一个卷积神经网络（CNN）

使用PyTorch Lightning实现和训练一个CNN

如果你还没有使用PyTorch Lightning，你应该试一试。

本文是对卷积神经网络（CNNs）的简要介绍。本文详细介绍了为什么PyTorch Lightning如此出色，然后对CNN组件进行了简要的理论介绍，并描述了使用PyTorch Lightning库从头开始编写简单CNN架构的训练循环的实现。

为什么选择PyTorch Lightning？

PyTorch是一个灵活且用户友好的库。如果PyTorch用于研究非常好用，我发现Lightning用于工程更加出色。其主要优点包括：

• 代码量更少。在运行机器学习项目时，很多事情可能出错，因此将样板代码委托给库来解决问题非常有帮助，可以专注于解决特定问题的相关部分。使用内置功能可以减少编写的代码量，从而减少错误的概率。开发（和调试）时间也得以减少。
• 代码结构良好。
• 高效和快速训练。Lightning还允许使用PyTorch的所有多进程和并行工作技巧（如DDP）而无需编写额外的代码。
• 内置开发工具，如健全性检查（用于验证和训练循环以及模型架构）、动态创建过拟合数据集、提前停止回调、最佳权重管理等。例如https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.html

要了解更多官方原因为什么它很好，请查阅相关资料。

简而言之，使用PyTorch Lightning编码、阅读和调试都很容易。这些活动占据了我作为机器学习工程师大部分时间。此外，文档写得很好，包含许多教程，因此学习也很容易。

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