深度学习 在 Rust 中,具有检查过形状的张量和神经网络
主要特性一览: 1. GPU 加速的张量库,支持高达 6 维的形状! 2. 具有编译时和运行时大小的维度的形状。(例如 Tensor<(usize, Const<10> )> 和 Tensor<Rank2<5, 10>>) 3. 一个庞大的张量操作库(包括 matmul, conv2d 等)。 1. 所有张量操作在编译时都会检查形状和类型! 4. 符合人体工程学的 神经网络 构建块(如 Linear, Conv2D 和 Transformer)。 5. 标准的 深度学习 优化器,如 Sgd, Adam, AdamW, RMSprop 等。 dfdx 已在 crates.io 上发布! 可以通过将以下内容添加到 Cargo.toml 中来使用: ```toml
dfdx = "0.13.0"
## 设计目标
## API 预览暂无开放 Issues,或尚未同步最近议题。