pytorch和pytorch_lightning

PyTorch 和 PyTorch Lightning 的区别及应用场景
功能差异
PyTorch 是一个灵活而强大的开源机器学习库，主要用于深度学习研究和开发工作。它提供了张量计算功能以及自动微分机制，允许开发者构建并训练神经网络模型。
相比之下，PyTorch Lightning 则是在 PyTorch 基础上建立的一个轻量级封装框架[^1]。该框架旨在简化实验流程中的重复性代码编写过程，使研究人员能够专注于核心算法实现而非基础设施建设。具体来说：

抽象层次更高：通过定义 LightningModule 类来替代原始的 PyTorch 模型类，在其中实现了诸如优化器配置、前向传播逻辑等功能模块化处理；

内置最佳实践支持：提供了一系列预设选项用于加速调试周期（如梯度裁剪）、提升性能表现（分布式训练集成）等；

易于扩展维护：遵循面向对象编程原则设计而成的应用程序结构更加清晰易懂，便于团队协作和技术债务管理。

import pytorch_lightning as pl
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor

class LitModel(pl.LightningModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer_1 = ...

def forward(self, x):
return self.layer_1(x)

def training_step(self, batch, batch_idx):
...

def configure_optimizers(self):
optimizer = torch.optim.Adam(...)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, ...)
return [optimizer], [scheduler]

dataset = MNIST('', train=True, download=True, transform=ToTensor())
train_loader = DataLoader(dataset)
model = LitModel()
trainer = pl.Trainer(max_epochs=3)
trainer.fit(model, train_loader)
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上述代码展示了如何利用 PyTorch Lightning 创建一个简单的卷积神经网络，并完成其训练过程。可以看到相比于纯 PyTorch 实现方式减少了大量样板代码书写负担的同时还增强了可读性和移植性。
使用场景对比
对于个人项目或是小型科研任务而言，如果追求极致灵活性并且愿意投入更多时间精力去定制细节，则可以选择直接基于原生 API 进行开发。然而当面临大型工程项目时，考虑到长期迭代更新需求以及多人合作环境因素的影响下，采用 PyTorch Lightning 可以为整个研发周期带来显著效率增益。