#科技青年#在前面的系列文章中，我们分别介绍了：Python开发环境的安装与配置；使用PyCharm进行程序的开发与调试；今天，我们再来介绍如何在PyCharm中配置深度学习环境，并在后续章节中通过实例来演示深度学习在图像处理方面的应用。
这篇文章介绍了在不影响其准确性的情况下提高 PyTorch 模型训练性能的技术。我们将在 LightningModule 中包装一个 PyTorch 模型，并使用 Trainer 类来启用各种训练优化。
PyTorch简介PyTorch是由Meta AI(Facebook)人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界，PyTorch在API的设计上更加简洁、优雅和易懂。
《开源精选》是我们分享Github、Gitee等开源社区中优质项目的栏目，包括技术、学习、实用与各种有趣的内容。本期推荐的一个支持最热门的深度学习库Jax、PyTorch和TensorFlow的预训练模型。
换另一个提示词:Beautiful， snowy Tokyo city is bustling. The camera moves through the bustling city streets， following several people enjoying the beautiful snowy weather and shopping at nearby stalls. Gorgeous sakura petals are flying through the wind along with snowflakes.
希望通过本系列教程，带领大家学会如何把自己的 PyTorch 模型部署到 ONNX Runtime/TensorRT 上，并学会如何把 OpenMMLab 开源体系中各个计算机视觉任务的模型用 MMDeploy 部署到各个推理引擎上。
