pytorch_lightning有什么功能，由什么组成

PyTorch Lightning 是一个轻量级的高级训练框架，它可以简化深度学习模型的训练和调试过程，提高开发效率和代码可读性。PyTorch Lightning 由以下几个主要组件组成：

1. `LightningModule`：这是一个抽象类，是 PyTorch Lightning 的核心组件之一。开发者需要继承该类，实现自己的模型，并通过重写 `training_step`、`validation_step` 和 `test_step` 等方法来定义训练、验证和测试过程。该类还提供了一些可选的方法，如 `configure_optimizers`、`forward` 和 `training_epoch_end` 等，用于自定义优化器、前向传播和训练周期结束的逻辑等。

2. `Trainer`：这是 PyTorch Lightning 的训练器，用于管理训练过程的各个阶段。通过对训练器的配置，可以控制训练过程的超参数、学习率调度、检查点保存等。Trainer 还提供了一些实用的功能，如多 GPU 训练、分布式训练、自动混合精度等。

3. `DataModule`：这是 PyTorch Lightning 的数据模块，用于加载和预处理数据集。通过继承 `DataModule` 类，可以定义自己的数据加载逻辑，包括数据集的划分、预处理和增强等。该类还提供了一些实用的方法，如 `train_dataloader`、`val_dataloader` 和 `test_dataloader` 等，用于返回训练、验证和测试集的数据加载器。

除了上述核心组件外，PyTorch Lightning 还提供了许多实用的工具和函数，如 `metrics` 模块、`callbacks` 模块、`loggers` 模块等，可以帮助开发者更加方便地进行模型训练和调试。