如何在PyTorch Lightning中编写多个训练设置

import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint

# 定义你的模型类
class MyModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 初始化模型结构和参数

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播逻辑

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        # 定义训练步骤逻辑

    def validation_step(self, batch, batch_idx):
        # 定义验证步骤逻辑

    def configure_optimizers(self):
        # 定义优化器和学习率调度器

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 创建训练器实例
trainer = pl.Trainer(gpus=1, max_epochs=10)

# 训练模型
trainer.fit(model)

# 保存最佳模型
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(dirpath='checkpoints', filename='best_model')
trainer = pl.Trainer(gpus=1, max_epochs=10, callbacks=[checkpoint_callback])
trainer.fit(model)

# 加载之前保存的最佳模型
best_model = MyModel.load_from_checkpoint(checkpoint_path='checkpoints/best_model.ckpt')

# 使用不同的训练设置进行训练
trainer = pl.Trainer(gpus=2, max_epochs=20, precision=16, accelerator='ddp')
trainer.fit(model)