Burn - 深度学习框架学习资料汇总 - 用Rust构建的灵活高效深度学习框架

Ray

Burn简介

Burn是一个用Rust编写的新型深度学习框架,以极高的灵活性、计算效率和可移植性为主要目标。它提供了多种后端支持,可以在从嵌入式设备到大型GPU集群的各种硬件上运行。

学习资源

官方文档

  • Burn Book - 全面介绍Burn框架的核心概念和使用方法
  • API文档 - Burn的详细API参考

示例代码

Burn提供了丰富的示例代码,包括:

其他示例还包括自定义数据集、回归任务、图像分类等。

预训练模型

tracel-ai/models仓库提供了一系列用Burn构建的预训练模型。

核心特性

  • 多种后端支持:WGPU、Candle、LibTorch、NdArray等
  • 自动内核融合技术
  • 异步执行机制
  • 线程安全的构建模块
  • 智能内存管理
  • 自动内核选择
  • 硬件特定优化

入门指南

  1. 阅读Burn Book的前几章节,了解框架的基本概念
  2. 运行示例代码来熟悉API的使用
  3. 参考API文档进行更深入的学习

社区资源

通过这些资源,你可以快速上手Burn框架,充分利用Rust语言在深度学习领域的优势。无论你是想开发高性能的AI模型,还是将模型部署到各种硬件平台,Burn都能为你提供强大的支持。

Burn性能特性

Burn训练界面

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