最新的PyTorch Lightning發(fā)行版本包括了具有更好的數(shù)據(jù)解耦，更短的日志記錄語法和大量bug修復(fù)的最終API。
我們很高興今天發(fā)布了PyTorch Lightning 0.9.0，其中包含了許多超贊的新特性，并且我們這次修復(fù)的bug比之前任何的發(fā)行版本都多，但最重要的是介紹了我們主要的最終API更改！
Lightning正在被世界各地的頂級(jí)研究人員和人工智能實(shí)驗(yàn)室所使用，我們正在努力確保為所有最新最佳的實(shí)踐提供流暢的體驗(yàn)和支持。
在這個(gè)版本中，我們引入了兩個(gè)新的主要的（也是最后一個(gè)）API更改：
Lightning 的意義就是讓你的代碼更具可讀性和結(jié)構(gòu)化。
我們將模型架構(gòu)從工程中分離出來，并且繼續(xù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行同樣的處理。為了在項(xiàng)目間共享和重用數(shù)據(jù)分割和轉(zhuǎn)換，我們創(chuàng)建了LightningDataModule。
LightningDataModule 是一個(gè)可共享、可重用的類，它封裝了訓(xùn)練所需的所有步驟：
下載/標(biāo)記/處理。
清理并保存到磁盤以便重用。
在內(nèi)存或即時(shí)加載到Dataset里。
應(yīng)用變換（旋轉(zhuǎn)，標(biāo)記等）。
裝載到Dataloader。
LightningDataModule 可以在任何地方共享和使用：
在這段視頻中，PyTorch Lightning的深度學(xué)習(xí)研究工程師Nate Raw將為你一步步介紹：
介紹視頻
你可以在這里查看有關(guān)新的數(shù)據(jù)模塊（DataModule）的文檔。
每步的結(jié)果
我們向Lightning中添加了兩類新的結(jié)果對(duì)象：TrainResult和EvalResult。它們是用來保存訓(xùn)練/評(píng)估/測(cè)試每一步輸出的精致的字典對(duì)象。它們是用來控制在哪里和什么時(shí)候記錄日志，以及如何在加速器之間進(jìn)行同步：
在 training_step 中使用 TrainResult 自動(dòng)記錄結(jié)果：
我們添加到 TrainResult 的 train_loss 會(huì)自動(dòng)地在 tensorboard 上產(chǎn)生日志（你也可以使用我們支持的其他日志記錄器）
TrainResult 默認(rèn)在訓(xùn)練的每一步上記錄。
使用EvalResult 在validation_step 或test_step 中自動(dòng)記錄
EvalResult 默認(rèn)在每個(gè)迭代之后記錄。
跨設(shè)備同步
當(dāng)在多個(gè)GPU/CPU/TPU內(nèi)核上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，你可以計(jì)算記錄的日志指標(biāo)的全局平均值，如下所示：
result.log（‘train_loss', loss, sync_dist=True）
更多日志選項(xiàng)，請(qǐng)查看我們的文檔。
0.9版本的其他亮點(diǎn)包括：
支持PyTorch 1.6
支持在多GPU上保存測(cè)試時(shí)的預(yù)測(cè)結(jié)果
支持將模型導(dǎo)出為ONNX格式
支持更多sklearn的指標(biāo)，如SSIM, BLEU
增加了DDP下的SyncBN
支持通過gfile訪問遠(yuǎn)程目錄
在這里閱讀完整的發(fā)布說明。
我們還升級(jí)了我們的文檔，在幾秒鐘視頻內(nèi)就可以演示 Lightning 的核心功能！看看它們吧，讓我們知道你接下來還想看到什么！
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