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这篇CFSDN的博客文章纯Rust编写的机器学习框架Neuronika，速度堪比PyTorch由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
Rust 作为一门系统编程语言，专注于安全，尤其是并发安全，支持函数式和命令式以及泛型等编程范式的多范式语言，其语法上与 C++ 类似.
随着 Rust 语言热度的强劲增长，也有许多研究者探索 Rust 在机器学习等方面的研究。近日，有研究者用 Rust 编写了一个机器学习框架 Neuronika.
Neuronika 是由 Francesco Iannelli 等人开发，他们现在是计算机科学的硕士生。该框架提供了自动分化和动态神经网络，非常像 Pytorch。目前已经实现了最常见的层组件，如 dense 层、dropout 层、GRU、LSTM 和 1d-2d-3d CNN，然而，缺少池化层等等。Neuronika 还提供了损失函数、优化器、计算图、张量和数据实用程序.
速度方面，项目作者表示 Neuronika 的表现可与 PyTorch 媲美。你可以对它进行基准测试。但目前还不能支持 GPU。想要进行基准测试，可以参考测试文档.
测试文档地址：https://docs.rs/neuronika/0.1.0/neuronika/ 。
项目地址：https://github.com/neuronika/neuronika 。
对于该机器学习框架，网友直呼非常棒！ 。
对于还不能支持 GPU，有网友支招：「对于 GPU 支持，可考虑 Vulkan 计算着色器。事实证明，它们的性能非常好，而且几乎所有的 GPU 平台都支持它，包括智能手机和浏览器。」 。
还有网友表示担心，「如果不支持 GPU，能训练出可用的模型吗？现在关于机器学习的文章，他们都在谈论更大、更昂贵的 GPU。」对于这一担心，项目作者表示：「这取决于用例。当然，GPU 支持是当今必须的，我们认为它是我们框架的开发的一个重大里程碑。」 。
项目介绍 。
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.
Rust 语言提供了一个直观、轻巧且易于使用的界面，同时实现了令人难以置信的性能.
以下 crate 特征 flag 可用，配置 ndarray 后端:
目前，Neuronika 的开发处于初始阶段，但其发展迅速。研究者还在不断的开发该项目，从一个版本到另一个版本的转换过程中，预计会有突破性的变化。如果可能的话，研究者会采用最新的、稳定的 Rust 特征来开发.
原文链接：https://www.toutiao.com/i6974993649436328456/ 。
最后此篇关于纯Rust编写的机器学习框架Neuronika，速度堪比PyTorch的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于纯Rust编写的机器学习框架Neuronika，速度堪比PyTorch的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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