背景昨晚上,看到【锦恢】写了【优雅地使用C++部署你的PyTorch推理模型(一)LibTorch的安装与基本使用】, 锦恢:优雅地使用C++部署你的PyTorch推理模型(一)LibTorch的安装与基本使用于是在想,要不写篇RUST版…
目前pytorch 有好几个bingding: haskell,ocaml,rust等,都还不错,不过我感觉rust用着方便一些(环境配置容易,ide功能强大,媲美intellij scala)。试用了几天,暂时没发现坑。 LaurentMazare/tch-rsgithub.com/LaurentMazare/tch-rs 简单谈谈为什么用rust: python: 动态类型导致代码过于灵活,ide无法提供很好支持。另外...
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rust有char,并且char是四字节的,也就是utf32 但是String并不是 vec<char> 而是 vec<u8> 也就是string 是 utf8 所以string 并不能作为char列表访问,而是通过 "नमस्ते".chars()函数,转换为char的列表 这里有个重点记录一下 rust char 是utf32,string是utf8 因为存在utf32也无法一个char表示...
教程- 从 PyTorch 到 Burn 如果你想要尝试在 Rust 程序中探索深度学习,但过去训练的模型都是使用Python编写的。Rust深度学习框架Burn,允许你轻松导入 PyTorch 的预训练模型权重,而无需从头开始。 在这个从 PyTorch 过渡到 Burn 的教程中,作者实现了流行的 ResNet 系列模型,用于图像分类,并导入了 ImageNet 预训练权...
谢谢无需Python、PyTorch、NumPy等等，仅用170行纯rust代码就能训练、评估和测试一个简单的二分类器，该分类器可区分手写数字0和1。本文将详细解释如何用Rust实现一个简单的二分类神经网络。我们将逐步解析模型的构建、训练和测试过程。数据准备在开始之前，我们需要从MNIST数据集中提取数字0和1的图像。MNIST数据集包含...
Neuronika 是用纯 Rust 语言编写的机器学习框架，其构建重点在于易用性、快速原型开发和高效性能。Neuronika 的核心机制是一种叫做反向模式自动微分机制（ reverse-mode automatic differentiation），这种机制允许用户在改变动态神经网络时可以轻松实现，没有任何开销，可通过 API 运行。Rust 语言提供了一个直观、轻巧且...
Neuronika 是用纯 Rust 语言编写的机器学习框架,其构建重点在于易用性、快速原型开发和高效性能。 Neuronika 的核心机制是一种叫做反向模式自动分化机制( reverse-mode automatic differentiation),这种机制允许用户在改变动态神经网络时可以轻松实现,没有任何开销,可通过 API 运行。
To convert a pytorch model to candle, it is important understand the parallels between the two frameworks. Candle is a rust framework, so it is statically typed, while pytorch is a python framework, so it is dynamically typed. This means that you need to be explicit about the types of you...
Rust 写的 Undermoon Redis 集群-Chunk Chunk 是集群的基本构建块,可为创建的集群提供良好的拓扑结构以实现工作负载平衡。它由 2 个代理和 4 个 Redis 节点组成,均匀分布在两台机器上。 感谢doyoubi 提供这么好的项目,原文:https://github.com/doyoubi/undermoon/blob/master/docs/chunk.md...