Rust写的深度学习框架

Rust写的深度学习框架 该库旨在成为一个完整的深度学习框架,具有用 Rust 编写的极大灵活性。 目标是满足研究人员和从业者的需求,使其更容易实验、训练和部署你的模型。 特征: 1.灵活直观的自定义神经网络模块 2.无状态和线程安全正向传递 3.快速培训,全面支持,以及metricloggingcheckpointing 4.Burn-Tensor:支持自动比较、CPU 和 GPU 的张量库 刻录数据集:具有多个实用程序和源的数据集库 | #框架

相关推荐

封面图片

《【深度之眼】深度学习 PyTorch 框架》

《【深度之眼】深度学习 PyTorch 框架》 简介:本书系统解析【深度之眼】深度学习 PyTorch 框架的核心内容,并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用,提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者,帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签: #【P框 #【深度之 #知识 #学习 文件大小:NG 链接:https://pan.quark.cn/s/5482741516a8

封面图片

用Python和NumPy从头开发的深度学习框架

用Python和NumPy从头开发的深度学习框架 作者语:为了完全理解某件事,你必须从头开始自己构建它。我曾经分析性地进行梯度计算,并认为 autograd 是一种魔法。所以这最初是为了理解 autograd 而构建的,但后来它的范围得到了扩展。你可能想知道,TensorFlow 和 PyTorch 之类的框架已经非常流行了,我为什么还要创建另一个呢?答案是这些代码库非常复杂,难以掌握。因此,我打算将此存储库用作一种教育工具,以了解这些巨型框架中的事情是如何工作的,其代码直观且易于阅读。 || #机器学习 #框架

封面图片

苹果推出 MLX 深度学习框架

苹果推出 MLX 深度学习框架 苹果今日在其开发者官网发布了专为 Apple Silicon 芯片优化的 MLX 深度学习框架「ml-explore」。 根据介绍:「ml-explore」可以帮助开发者简化设计和部署模型的过程,并使用熟悉的 API 来完成开发。作为第一方软件,「ml-explore」能够充分利用 Apple Silicon 的 CPU 与 GPU,并利用统一内存架构进一步加强性能。

封面图片

深度学习 PyTorch 框架

深度学习 PyTorch 框架 描述:超口碑课程,手把手教你洞悉 PyTorch 模型训练过程,彻底掌握 PyTorch 项目实战。 链接: 大小:NG 标签:#学习 #知识 #课程 #资源 来自:雷锋 频道:@Aliyundrive_Share_Channel 群组:@alyd_g 投稿:@AliYunPanBot

封面图片

一个Rust前端框架,用于创建具有类似Elm架构的快速可靠的Web应用程序。

一个Rust前端框架,用于创建具有类似Elm架构的快速可靠的Web应用程序。 完全用Rust编写,包括模板系统。 基于Elm架构的内置状态管理。 一种batteries-included方法,专注于开发人员体验。 为Rust初学者和专业人士提供清晰而广泛的文档。 WebAssembly。 || #框架 #Rust

封面图片

:一个深度学习库,利用可组合的编译器实现高性能。它以极快的速度运行,支持Metal和CUDA,使用Rust编写,直接与底层API

:一个深度学习库,利用可组合的编译器实现高性能。它以极快的速度运行,支持Metal和CUDA,使用Rust编写,直接与底层API交互,无需中间层。 其核心思想是提前编译所有内容,采用静态计算图实现惰性执行,使得编译器可以全局优化,实现了高效的核心运算与编译时间的分离。

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人