PyTorch Lightning训练框架使用心得

PyTorch Lightning训练框架使用心得

作为一个深度学习研究者，最近在项目中尝试了PyTorch Lightning框架，说实话，踩坑不少，但收获也颇丰。

初次上手

首先，安装过程还算顺利：

pip install pytorch-lightning torch torchvision

然后创建一个简单的模型类继承自LightningModule，这一步让我一度困惑：为什么我明明在模型里定义了forward方法，却还是报错说找不到？后来发现需要在configure_optimizers中正确配置优化器。

核心踩坑点

1. 数据加载器问题：使用DataLoader时，必须确保batch_size设置正确，否则会因为张量维度不匹配而报错。
2. GPU训练配置：`

trainer = pl.Trainer(gpus=1, precision=16)

这行代码看似简单，但实际使用中发现如果环境变量未正确设置，会出现显存分配错误。 3. 回调机制：使用ModelCheckpoint时，要特别注意路径权限问题，我在服务器上就因为目录无写入权限导致checkpoint保存失败。

实战建议

推荐大家在使用前先创建一个最小可复现的训练脚本，测试所有组件是否正常工作。同时建议使用pl.loggers来跟踪训练过程。

总的来说，Lightning框架确实能极大简化训练代码，但对新手来说，前期学习成本较高。