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一、概述

Burn 它是一个新的综合动态深度学习框架,使用 Rust 构建的,以极高的灵活性、计算效率和可移植性作为其主要目标。

Rust Burn 是一个以灵活性、高性能和易用性为核心设计原则工具,主打就是灵活性 、高性能 及易用性。
在这里插入图片描述

二、Rust Burn 拥有独特的特点

动态计算图: 它提供了灵活且可动态调整的计算图,这意味着开发者可以根据需要轻松地修改和优化数据流。

线程安全: Rust Burn 的数据结构设计考虑了线程安全性,确保在多线程环境下的稳定性和可靠性。

简化开发: 通过直观的抽象层,Rust Burn 旨在简化开发流程,让开发者能够更加专注于算法和逻辑的实现,而非底层细节。

快速性能: 无论是在模型训练还是推理阶段,Rust Burn 都能提供卓越的性能,显著提高工作效率。

多后端支持: 它支持多种后端实现,包括CPU和GPU,使得用户可以根据资源和需求选择合适的计算平台。

训练支持: Rust Burn 完全支持训练过程中的日志记录、度量跟踪和检查点保存,这些功能对于模型调试和优化至关重要。

开发者社区: 虽然Rust Burn 的开发者社区相对较小,但它活跃且充满热情,为用户和贡献者提供了一个友好的交流和协作环境。

三、快速入门

第一步: 确保已经安装 Rust 环境

第二步: 使用 Cargo 命令构建一个新工程

cargo new my_burn_app && cd my_burn_app/

第三步: 添加 Burn 作为依赖项,并添加启用 GPU 操作的 WGPU 后端功能

cargo add burn --features wgpu

第四步: 编译项目以安装 Burn

cargo build

成功安装 Burn 后,心动的时刻到了,可以开始使用这个强大的框架开发深度学习项目了。

四、编写示例

Rust 代码示例:

use burn::tensor::{Tensor, backend::Backend};fn computation<B: Backend>() {// Create the device where to do the computationlet device = Default::default();let tensor1: Tensor<B, 2> = Tensor::from_floats([[2., 3.], [4., 5.]], &device);let tensor2 = Tensor::ones_like(&tensor1);// Print the element-wise addition of the two tensors.println!("{:}", tensor1 + tensor2);
}fn main() {computation::<burn::backend::Wgpu>();
}

编码完成,运行

cargo run

输出结果:

Tensor {data: [[3.0, 4.0], [5.0, 6.0]],shape: [2, 2],device: BestAvailable,backend: "wgpu",kind: "Float",dtype: "f32",
}

Rust Burn 选择了独特高性能,内存安全的语言来开发,也是符合现在未来趋势。尤其,现在 AI 大模型推动下,以前的很多东西都会被重塑,这是必然的。

http://www.zhongyajixie.com/news/17435.html

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