Rust深度学习框架Burn

Rust还年轻，这意味着成熟可用的基础组件在数量上少于其它语言。在深度学习这个领域如果希望使用Rust，那么可以考虑一下Burn或者Candle。这篇文章将简单介绍一下Burn。

Burn官网：

Burn

Next generation of deep learning framework

深度学习框架需要具备一些基本功能，如模型构建、训练、推演；辅助功能如数据集预处理与后处理、模型序列化存储与加载；对加速硬件的支持如NVIDIA CUDA、AMD ROCm或者华为昇腾等。当这些基本功能完备后，开发者就可以将其作为基础平台，在其上构建各种创新的模型实验与应用。

目前流行的框架如PyTorch、Tensorflow均使用C/C++开发。然后提供可供Python调用的语言接口来降低使用难度。Python语言独特的灵活性降低了模型构建的难度，但是在最终模型应用到具体场景时，其较低的执行效率、解释器依赖等成为了新的问题。为了提升运算速度，业内有专门的解决方案如ONNX Runtime推演库，昇腾310推演用加速芯片等。