好的，让我们开始这场关于Catalyst/Lightning深度学习训练框架高阶应用的讲座吧！ 各位观众老爷们，大家好！ 今天我们不讲那些花里胡哨的理论，直接撸起袖子，用代码说话，聊聊Catalyst和Lightning这两个深度学习训练界的“效率神器”。它们就像咱们厨房里的料理机，能把各种食材（数据、模型、优化器等等）快速搅和成一道美味佳肴（训练好的模型）。 第一部分：热身运动——框架概览 首先，咱们要明白，Catalyst和Lightning都是PyTorch之上的高级抽象层。它们的主要目标是： 简化训练流程： 避免重复编写冗余的训练循环代码。 提高代码可读性： 将训练逻辑模块化，让代码结构更清晰。 支持各种训练策略： 轻松实现混合精度训练、分布式训练等。 简单来说，就是让你少写代码，多喝茶，还能把模型训练得更好。 1. Catalyst：瑞士军刀 Catalyst是一个非常灵活的框架，它通过一系列Callback（回调函数）来控制训练过程。你可以把它想象成一个瑞士军刀，各种功能都有，但你需要自己组合使用。 核心概念： Runner： 负责执行训练循环。 Callback： 在训练 …