一、概述

Burn 它是一個新的綜合動態(tài)深度學習框架，使用 Rust 構(gòu)建的，以極高的靈活性、計算效率和可移植性作為其主要目標。

Rust Burn 是一個以靈活性、高性能和易用性為核心設計原則工具，主打就是靈活性 、高性能 及易用性。

二、Rust Burn 擁有獨特的特點

動態(tài)計算圖： 它提供了靈活且可動態(tài)調(diào)整的計算圖，這意味著開發(fā)者可以根據(jù)需要輕松地修改和優(yōu)化數(shù)據(jù)流。

線程安全： Rust Burn 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設計考慮了線程安全性，確保在多線程環(huán)境下的穩(wěn)定性和可靠性。

簡化開發(fā)： 通過直觀的抽象層，Rust Burn 旨在簡化開發(fā)流程，讓開發(fā)者能夠更加專注于算法和邏輯的實現(xiàn)，而非底層細節(jié)。

快速性能： 無論是在模型訓練還是推理階段，Rust Burn 都能提供卓越的性能，顯著提高工作效率。

多后端支持： 它支持多種后端實現(xiàn)，包括CPU和GPU，使得用戶可以根據(jù)資源和需求選擇合適的計算平臺。

訓練支持： Rust Burn 完全支持訓練過程中的日志記錄、度量跟蹤和檢查點保存，這些功能對于模型調(diào)試和優(yōu)化至關重要。

開發(fā)者社區(qū)： 雖然Rust Burn 的開發(fā)者社區(qū)相對較小，但它活躍且充滿熱情，為用戶和貢獻者提供了一個友好的交流和協(xié)作環(huán)境。

三、快速入門

第一步： 確保已經(jīng)安裝 Rust 環(huán)境

第二步： 使用 Cargo 命令構(gòu)建一個新工程

cargo new my_burn_app && cd my_burn_app/

第三步： 添加 Burn 作為依賴項，并添加啟用 GPU 操作的 WGPU 后端功能

cargo add burn --features wgpu

第四步： 編譯項目以安裝 Burn

cargo build

成功安裝 Burn 后，心動的時刻到了，可以開始使用這個強大的框架開發(fā)深度學習項目了。

四、編寫示例

Rust 代碼示例：

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>();
}

編碼完成，運行

cargo run

輸出結(jié)果：

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

Rust Burn 選擇了獨特高性能，內(nèi)存安全的語言來開發(fā)，也是符合現(xiàn)在未來趨勢。尤其，現(xiàn)在 AI 大模型推動下，以前的很多東西都會被重塑，這是必然的。