Blowtorch

Blowtorch是一个Python包，允许您使用纯Rust训练机器学习模型和进行推理。这是通过在JSON文件中一次性指定模型来实现的。然后，Blowtorch将您的规范导出到Rust和Python模型。您可以按需训练Python模型，然后再次运行Blowtorch以将权重共享到Rust。

Blowtorch的一个早期版本的一个示例应用是ZipNet，这是一个基于神经网络的压缩算法，完全在浏览器中运行。由于找不到任何可以编译成WebAssembly的易于扩展的机器学习框架，我们开发了Blowtorch。

相较于类似包的优势

• 推理在纯Rust中进行，这意味着您的模型可以在Rust运行的任何地方运行。例如，您可以将其编译成WebAssembly。
• 新层可以非常容易地实现，因为只需在Rust中编写一个前向传递即可
• 训练完全在Python中进行，这意味着您可以使用您喜欢的任何训练程序
• 可以通过将架构拆分为更简单的模块来构建复杂的网络，这些模块通过一些粘合代码组合在一起

我们的文档可以在https://blowtorch.readthedocs.io/en/latest/找到。

特性

• 导出和导入训练好的权重
• 以下层的实现
  • 卷积
  • 卷积转置
  • ReLU
  • GDN
  • iGDN
  • 展平
  • 线性
• 易于使用的示例
• 扩展框架的可能性
• Python和Rust的文档