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Candle 是由知名开源组织 Hugging Face 开发的一个极简的机器学习框架。它专为 Rust 语言打造#xff0c;致力于提供高性能和易用性的完美结合。Candle 的诞生为 Rust 生态在机器学习领域带来了新的选择#xff0c;让 Rust 开发者能够更轻松地构建和部署机器学习应…一、概述
Candle 是由知名开源组织 Hugging Face 开发的一个极简的机器学习框架。它专为 Rust 语言打造致力于提供高性能和易用性的完美结合。Candle 的诞生为 Rust 生态在机器学习领域带来了新的选择让 Rust 开发者能够更轻松地构建和部署机器学习应用。 首先Rust 语言以其优秀的性能和安全性著称非常适合开发对性能和可靠性要求较高的应用。其次Candle 的 API 设计借鉴了 PyTorch使得 Rust 开发者可以用较低的学习成本快速上手。此外Candle 支持多种后端可以灵活地部署到各种环境中满足不同的需求。
二、 Candle 的特点
简洁直观 Candle 的 API 设计借鉴了 PyTorch代码风格简洁明了学习曲线平缓。 高性能 得益于 Rust 语言的高性能Candle 在推理速度上比 Python 框架有明显优势。 多种后端 支持 CPU、GPUCUDA和浏览器WASM等多种部署环境。 丰富的模型库 内置了大量常用的 SOTA 模型涵盖 NLP、语音、视觉等领域
三、示例
1、安装
通过 cargo add candle-core 就可以安装 cpu 版本的 Candle这里以最简化的版本演示。本地 Cargo.toml 文件内容为
[package]
name candle_demo
version 0.1.0
edition 2021# See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html[dependencies]
candle-core 0.4.12、使用
下面在 src/main.rs 中使用 Candle 进行矩阵乘法的代码:
// 引入 Candle 的核心模块
use candle_core::{Device, Tensor};fn main() - Result(), Boxdyn std::error::Error {// 创建一个 CPU 设备let device Device::Cpu;// 在 CPU 上创建两个随机矩阵// a: 2 行 3 列// b: 3 行 4 列let a Tensor::randn(0f32, 1.0, (2, 3), device)?;let b Tensor::randn(0f32, 1.0, (3, 4), device)?;// 计算矩阵乘法 c a * b// c 的形状为 (2, 4)let c a.matmul(b)?;// 打印结果矩阵 cprintln!({c});// 返回 Ok,表示程序运行成功Ok(())
}3、说明
首先引入了 Candle 的核心模块 Device 和 Tensor。创建了一个 CPU 设备 device。在 device 上创建了两个随机矩阵 a 和 b,形状分别为 (2, 3) 和 (3, 4)。调用 matmul 方法计算矩阵乘法 c a * b,结果矩阵 c 的形状为 (2, 4)。使用 println! 宏打印结果矩阵 c。返回 Ok(()),表示程序运行成功,没有发生错误。
输出
[[-2.3070, 1.9028, -1.3688, 0.5730],[ 0.1824, 0.6339, -2.1298, -2.2783]]
Tensor[[2, 4], f32]是不是非常简单只要把数据加载到 Tensor 中就可以方便地进行各种运算。
四、总结
Candle 的出现让 Rust 在机器学习领域更进一步为开发者提供了一个高效易用的工具。无论你是想尝试前沿的 AI 模型还是要将模型部署到资源受限的环境中Candle 都是你的不二之选。目前本项目正在积极开发中对于有兴趣入门 Rust 使用机器学习的小伙伴可以尽早入门
