Juice •

简介

Juice 是一个开源的机器学习框架，旨在帮助黑客构建经典、深度或混合机器学习应用程序。它受到了 TensorFlow、Torch、Caffe、Rust 以及众多研究论文背后杰出人士的启发，为深度学习带来了模块化、性能和可移植性。

Juice 拥有最简单的 API 之一，体积小，力求将最小的技术债务引入您的堆栈。

更多内容请参阅 Juice - 黑客的机器学习 书籍。

在 [深度学习基准][deep-learning-benchmarks-website] 上查看更多深度神经网络基准。

Juice 具有可移植性。在具有操作系统或没有操作系统的机器上运行它，使用 OpenCL 或 CUDA 运行它。归功于 Coaster 和 Rust。

我们将 Juice 视为构建高性能机器智能应用的核心。Juice 的设计使其能够轻松发布独立的模块，例如深度强化学习、可视化与监控、网络分发、自动预处理 或可扩展的生产部署，使这些功能对每个人来说都易于访问。

免责声明：Juice 目前处于早期开发阶段。如果您在使用已实现的功能时遇到任何错误，请随意创建问题。

入门

文档

想要了解如何使用Juice构建经典、深度或混合机器学习应用程序，请查看《Juice - Hacker的机器学习》一书。

更多信息请参阅Rust API文档。

或者从运行Juice示例开始。

我们提供了一系列Juice示例，其中我们和其他人发布了使用Juice构建的可执行机器学习模型。它具有易于使用的命令行界面（CLI），并在项目README.md中提供了详细的指南。

Juice还附带了一个示例目录，其中包含流行的神经网络（例如Alexnet、Overfeat、VGG）。要在您的机器上运行它们，只需遵循安装指南，克隆此存储库然后运行即可。

# The examples currently require CUDA support.
cargo run --release --no-default-features --features cuda --example benchmarks alexnet

安装

Juice是用Rust构建的。如果您是Rust的新手，可以详细查看这里安装Rust。我们还推荐您查看官方Rust入门指南。

要开始构建机器学习应用程序（目前仅支持Rust。欢迎提供包装器），并且您正在使用Cargo，只需将Juice添加到您的Cargo.toml文件中即可。

[dependencies]
juice = "0.2.3"

如果您使用的机器不支持CUDA或OpenCL，您可以在Cargo.toml中这样选择性地启用它们。

[dependencies]
juice = { version = "0.3", default-features = false }

[features]
default = ["native"] # include only the ones you want to use, in this case "native"
native  = ["juice/native"]
cuda    = ["juice/cuda"]
opencl  = ["juice/opencl"]

关于Juice中特征标志的使用更多信息，请参阅FEATURE-FLAGS.md。

贡献

如果您想开始对Juice进行黑客攻击（例如添加一个新的Layer），您应该从分叉和克隆存储库开始。

我们有一系列说明可以帮助您开始，请参阅CONTRIBUTING.md。

我们还有一种近乎实时的协作文化，这里在Github和Gitter频道上。

除非您明确表示否则，您提交的任何旨在包含在您的工作中的贡献（根据Apache-2.0许可证定义），将按以下方式双授权，不附加任何其他条款或条件。

生态系统/扩展

Juice被设计成尽可能模块化和可扩展。您可以与Juice一起使用的更多有用的crates

• Greenglas：机器学习预处理框架
• Coaster：带有CUDA、OpenCL、Rust的任何硬件上的便携式、高性能计算框架

支持/联系

• 希望您能在irc.mozilla.org的#rust-machine-learning上找到我们
• 但我们在Gitter频道上总是可以接近
• 对于错误和功能请求，您可以在Github问题中创建问题
• 对于更私密的事务，直接发送电子邮件到我们的邮箱：[email protected]

变更日志

您可以在CHANGELOG.md中找到发布历史记录。我们使用Clog，Rust工具自动生成变更日志文件。

许可证

许可如下

• Apache许可证第2版（LICENSE-APACHE或https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0）
• MIT许可证（LICENSE-MIT或http://opensource.org/licenses/MIT）

任选其一。