Tag: Pytorch
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Rust Candle 的 PyTorch 等价操作记录
Published date:记录PyTorch与Rust Candle之间的等价操作，包括缩放点积注意力(SDPA)和linspace函数的实现及代码示例。
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从零开始构建手写输入法：准备篇
Published date:介绍从零开始构建汉字手写输入法的准备工作，包括数据集选择和技术路线，使用PyTorch进行训练，Rust Candle进行推理，以及WASM进行部署。
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Rust 实现 RMBG 推理
Published date:本文介绍了如何使用 Rust 实现 RMBG（移除图片背景）推理。通过加载 ONNX 模型，对输入图片进行预处理（resize、归一化），完成模型推理后生成掩码图，并基于掩码实现背景去除或透明度混合处理。最后优化了掩码反归一化算法，提升背景纯净度，适用于海报、游戏等领域。
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rust candle 的一些杂项
Published date:本文总结了 Rust Candle 框架中的一些杂项功能，包括自定义实现的 `masked_fill`、广播机制（`broadcast_add`）、矩阵乘法（`matmul` 与逐元素乘法的区别）以及模块容器 `ModuleList` 的替代实现。通过对比 PyTorch，分析了 Candle 在张量操作和模型加载上的差异及解决方案。
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Rust Candle 框架与 Pytorch nn 模块网络层转换(1)
Published date:本文对比了 Rust Candle 框架与 PyTorch 在神经网络层实现上的异同，涵盖顺序容器、卷积层（1D/2D 及转置卷积）、池化层（最大池化与平均池化）及常见激活函数。重点分析了两者在功能实现、参数配置及使用方式上的对应关系，并指出 Candle 暂不支持 3D 卷积等部分功能。
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Rust Candle 框架与 Pytorch nn 模块网络层转换(2)
Published date:本文对比了 Rust Candle 框架与 PyTorch 中常见神经网络层的实现，包括归一化层（BatchNorm、LayerNorm、RMSNorm）、循环层（LSTM、GRU）、Transformer、线性层、Dropout 层、嵌入层及上采样层。总结了两者的功能对应关系及差异，并指出 Candle 在大模型推理场景下的支持情况。