burn – Rust製DeepLearningフレームワークの紹介

burn – Rust製DeepLearningフレームワークの紹介

burnの特徴とメリット ３＋１種類のバックエンドで、no_stdにも対応 burnは３種類のバックエンドを用意...概要を表示 burnの特徴とメリット ３＋１種類のバックエンドで、no_stdにも対応 burnは３種類のバックエンドを用意しており、featureの設定により切り替えることができます。 Torch CPU・GPUをともにサポートする Ndarray 最もシンプルであり、no_stdでの実装もサポートする WebGPU ブラウザ環境も考慮したGPUベースの計算をサポート 個人的には、Ndarrayバックエンドがno_std開発をサポートしているのが嬉しくて、マイコンへの学習済みモデルの移植が捗りそうです。 さらに、これらのバックエンドとAutodiffバックエンドを併用することで、（サポートされている場合）自動微分に対応できるようになります。 公式サンプルによると、Autodiffは以下のようにADBackendDecoratorを使用して設定できます。 type Backend = NdArrayB

• techfeed