dateset: candle_datasets::vision::Dataset, args: &TrainingArgs, ) -> anyhow::Result<()> { const BSIZE: usize = 64; // let device = candle_core::Device::cuda_if_available(0)?; // cpu资源 let device = Device::Cpu; // 训练集的标签集 let train_labels = dateset.train_labels; ...
Candle 旨在支持无服务器推理(Serverless),这是一种在不需要管理任何基础设施的情况下运行机器学习(ML)模型的方式。 candle-core 中通过cudarc[15]第三方库来支持 CUDA ,该库是对 CUDA API 的安全 Rust 绑定,看起来是最近才发布的新库。candle 当前不支持 wgpu,但是看起来 wgpu 的支持正在讨论中,见#344[16]。
【rust】《Rust深度学习[4]-理解线性网络(Candle)》 全连接/线性 在神经网络中,全连接层,也称为线性层,是一种层,其中来自一层的所有输入都连接到下一层的每个激活单元。在大多数流行的机器学习模型中,网络的最后几层是完全连接的。实际上,这种类型的层执行基于在先前层中学习的特征输出类别预测的任务。 全连接...
另一个机器学习框架是由 Hugging Face 推出的 极简机器学习框架candle[14] ,它是一个专注于性能(包括GPU支持)和易用性的 Rust 最小化机器学习框架。Candle 旨在支持无服务器推理(Serverless),这是一种在不需要管理任何基础设施的情况下运行机器学习(ML)模型的方式。 candle-core 中通过 cudarc[15] 第三方库来...
Candle-core：核心操作、设备和 Tensor 结构定义。Candle-nn：构建真实模型的工具。Candle-examples：在实际设置中使用库的示例。Candle-kernels：CUDA 自定义内核；Candle-datasets：数据集和数据加载器。Candle-Transformers：与 Transformers 相关的实用程序。Candle-flash-attn：Flash attention v2 层。Pytorch 和 Candle ...
Candle 的特点 简洁直观:Candle 的 API 设计借鉴了 PyTorch,代码风格简洁明了,学习曲线平缓。 高性能:得益于 Rust 语言的高性能,Candle 在推理速度上比 Python 框架有明显优势。 多种后端:支持 CPU、GPU(CUDA)和浏览器(WASM)等多种部署环境。 丰富的模型库:内置了大量常用的 SOTA 模型,涵盖 NLP、语音、视觉等...
我一直很期待 Rust 下有接近 NumPy 但同时支持 GPU 的数学库;现在的 candle 和 burn 很好但没有复数支持、作为张量库的功能不全 (动态维度、slice、线程并行支持)。受制于知识面,我也想知道是否有类似功能的库,以及是否真的有 rustaceans 对科学计算或者高性能计算有需求Rust 确实很有意思,但现在的生态环境下...
Candle-flash-attn:Flash attention v2 层。 Pytorch 和 Candle 对比 该项目正在处于快速迭代过程中,更新非常频繁,很多功能在不断开发中,目前包含如下功能和特点: 语法简单, 风格与 PyTorch 相似。 CPU 和 Cuda Backend:m1、f16、bf16。 支持Serverless(CPU)、小型和快速部署 ...
candle-core 中通过 cudarc[15] 第三方库来支持 CUDA ,该库是对 CUDA API 的安全 Rust 绑定,看起来是最近才发布的新库candle 当前不支持 wgpu,但是看起来 wgpu 的支持正在讨论中,见 #344[16]。 该issue 中有人评论到:“通过对不同的 GPGPU 性能和使用 GLSL 的Vulkan 进行了一些初步测试,发现在相同的优化...
DFDX是Rust中用于深度学习的可微分编程库。它采用了一种独特的方法,为使用声明式、函数式编程风格进行构建和训练模型提供了一个框架。DFDX利用自动微分,并通过CUDA后端提供对GPU加速的支持。 4,tch-rs tch-rs是流行的PyTorch深度学习库的Rust绑定。它为PyTorch提供了一个安全和习惯的Rust接口,允许开发人员在编写高性能...