Burn

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以 Rust 构建的跨平台深度学习框架,兼顾训练、推理、自动微分和多后端部署,强调类型安全、性能以及从桌面到嵌入式设备的可移植性。

RustMulti-backendTrain · Infer · Deploy
RUST TENSOR KERNEL · IEEE 754

保住快速路径,也保住浮点语义

常见有限权重继续走向量化热路径,只有非有限值和 padding 同时出现时才精确修正。

COMMON PATHfinite weights原向量化快速卷积FAST
padding?Inf / NaN?
RARE PATHnon-finite weights精确后处理 padding 区域IEEE 754
路径差异

快速卷积改变了 Inf / NaN 行为

卷积快速路径对 Inf / NaN 权重的处理与通用实现不一致,破坏 IEEE 754 语义。

性能边界

异常值不能拖慢普通输入

不能为了修复非有限值就让所有输入回退到慢路径;正确边界只影响异常权重,有限权重仍应保留向量化优化。

条件分发

只让罕见组合走修正路径

检测非有限权重并选择语义一致的计算路径,同时让普通有限权重继续经过原有向量化热路径。

语义一致

速度与 IEEE 754 同时保留

统一快速路径与通用路径的数值语义,在保证 Inf / NaN 正确传播的同时避免正常模型性能回退。

Burn 官方训练终端界面
Burn 的训练终端将损失、学习率、训练进度和设备状态组织在同一个实时界面中,让 Rust 深度学习任务在运行过程中也能保持清晰、可观察和便于诊断。