burn
Burn项目核心内容总结：
功能
Burn是一个基于Rust的深度学习框架，支持模型训练与推理、自定义操作开发、跨平台部署（如WebAssembly），并兼容ONNX和PyTorch模型导入。提供多种示例（如图像分类、文本生成、GAN等）及预训练模型，适用于计算机视觉、自然语言处理等任务。
使用方法
- 提供详细教程和示例代码（如MNIST训练、自定义数据集处理）。
- 支持通过
Learner进行训练，或自定义训练循环。 - 可导入ONNX/PyTorch模型进行推理，或导出为自定义格式。
- 社区提供模型库（如tracel-ai/models）和活跃的Discord讨论群。
主要特性
- 高性能：利用Rust零成本抽象和内存控制优化计算效率。
- 模块化设计：支持自定义层、数据集、训练逻辑和WGPU内核。
- 跨平台：支持WebAssembly部署，适用于浏览器端应用。
- 易用性：提供自动微分、高级API及与主流框架的兼容性。
- 社区支持：活跃的开发者社区，持续更新文档和模型示例。
注意事项
- 从0.14.0版本起，
TensorData替代旧版Data结构，加载旧版本模型需使用兼容版本（<=0.16.0）并启用record-backward-compat功能标志。