Tag: Rust
All the articles with the tag "Rust".
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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。
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Rust Candle 框架与 Pytorch 张量等价操作之归约运算
Published date:本文对比了Pytorch和Rust Candle 框架在张量归约运算上的实现差异，涵盖求和、均值、最大值、最小值等常见操作。
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Rust Candle 框架与 Pytorch 张量等价操作之逐点运算
Published date:本文对比了Pytorch和Rust Candle框架在张量逐点运算上的实现差异，涵盖绝对值、三角函数、指数等常见操作。
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Rust Candle 框架与 Pytorch 的张量的索引、切片、连接、变异等价操作
Published date:本文对比了Rust Candle与Pytorch在张量索引、切片、连接、变异等操作上的实现差异，涵盖常见张量操作及其等价方法。
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Rust AI 推理框架 Candle 与 Pytorch 的张量的基本等价操作
Published date:本文介绍了Rust Candle与Pytorch在张量基本操作上的等价实现，包括张量初始化、形状操作、加减乘除运算及加速器支持，适合初学者参考。
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Rust 高效推理新选择：基于 ONNX Runtime 的模型部署实践
Published date:本文介绍如何使用Rust和ONNX Runtime进行模型部署，以ResNet50为例，详细说明模型导出、加载、数据前处理、推理及后处理的全流程，并分析其优缺点。
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Rust 1.85.0 带来的 RPIT 生存周期捕获规则是什么？
Published date:Rust 1.85.0 引入了 RPIT（Return Position Impl Trait）生命周期捕获的新规则。在 Rust 2024 中，所有作用域内的泛型参数（包括生命周期）默认被隐式捕获，无需显式声明。开发者可通过 `use<...>` 语法精确控制捕获的参数，避免意外捕获。这简化了代码并减少了错误，增强了表达力。新规则使 RPIT 的使用更加直观和安全。
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你喜欢大而全的框架还是小而美的类库？
Published date:不同编程语言中 Web 框架的选择，分析了“大而全”和“小而美”两种类型的框架在国内外开发环境中的优缺点，并结合个人经验给出了选择建议。
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Rust 也能玩函数重载？
Published date:本文探讨了 Rust 中如何模拟传统面向对象语言中的函数重载（即同名函数根据参数类型或数量不同自动分派）。虽然 Rust 本身不直接支持函数重载，但通过一些技巧可以实现类似的效果。文章详细介绍了两种方法，并讨论了这些方法的优缺点。