【Rust日报】2024-02-15 教程 - 从 PyTorch 到 Burn

MikeLoveRust

发布于 2024-02-17 16:21:25

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发布于 2024-02-17 16:21:25

机器码相同，但放置在不同的地址上，性能可能截然不同。

作为软件开发人员，我们经常假设特定代码的性能仅由代码本身和运行它的硬件决定。这种假设让我们在优化代码以获得更好性能时感到有控制力。虽然在大多数情况下这种假设是正确的，但本文旨在探讨挑战这种控制观念的现象。此外，作者使用 Rust 编程语言提供一个沙盒来演示这种现象。

Performance Roulette: The Luck of Code Alignment：https://www.bazhenov.me/posts/2024-02-performance-roulette/

如果你想要尝试在 Rust 程序中探索深度学习，但过去训练的模型都是使用 Python 编写的。Rust 深度学习框架 Burn，允许你轻松导入 PyTorch 的预训练模型权重，而无需从头开始。

在这个从 PyTorch 过渡到 Burn 的教程中，作者实现了流行的 ResNet 系列模型，用于图像分类，并导入了 ImageNet 预训练权重进行推理。

Transitioning From PyTorch to Burn: https://dev.to/laggui/transitioning-from-pytorch-to-burn-45m

GitHub - laggui/resnet-burn: https://github.com/laggui/resnet-burn

新一期的 Rust 周报速递发布，快来看看有哪些内容你曾经关注过 :)

This Week in Rust 534: https://this-week-in-rust.org/blog/2024/02/14/this-week-in-rust-534/

From 日报小组 PsiACE

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