整个代码实现使用pytorch_lightning进行封装

PyTorch Lightning是一个高级的深度学习库，它对PyTorch进行了封装，简化了训练过程并提供了一些便利的功能。它主要用于快速搭建、管理和训练复杂的神经网络模型。使用Lightning，开发者可以专注于模型的核心部分，如定义数据加载、模型架构以及训练循环，而不需要过多关注优化器配置、日志记录、超参数搜索等繁琐细节。

在PyTorch Lightning中，你可以通过以下几个步骤来实现整个代码：

1. **创建LightningModule**: 定义一个自定义的`LightningModule`类，这是训练的基本单元，包含了模型、损失函数、优化器以及一些辅助方法。

class MyModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        self.model = ...

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

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        # 训练步骤处理
        ...

    def configure_optimizers(self):
        return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.001)

2. **数据集和数据加载**: 使用PyTorch的数据处理工具准备数据，并通过`DataModule`进行封装，以便于Lightning自动处理批次和验证集。

3. **初始化和训练**: 创建`Trainer`实例，设置训练参数如num_epochs、gpus等，然后调用`fit()`开始训练。

data_module = MyDataModule()
model = MyModel()
trainer = pl.Trainer(gpus=1, max_epochs=10)
trainer.fit(model, datamodule=data_module)