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用TensorBoard日志记录代码运行全过程：

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PyTorchLightning还支持TensorBoard之外的其它5种工具记录日志：

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与TensorBoard ， MLFlow完全集成 ， 并支持任何日志记录模块 。
甚至还有一个内置的分析工具 ， 告诉你训练过程中的瓶颈：
trainer=Trainer(…,profiler=True)

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PyTorchLightning还有更多的可扩展性 ， 在这里无法一一介绍 ， 如果你正想要在TPU上运行自己的PyTorch代码 ， 可以前去学习更详细的用法 。
传送门项目地址：
https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning
Colab演示：
https://colab.research.google.com/drive/1-_LKx4HwAxl5M6xPJmqAAu444LTDQoa3#scrollTo=dEeUzX_5aLrX
—完—
量子位QbitAI·***签约作者
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