rust

项目介绍：TensorFlow Rust

TensorFlow Rust 项目旨在提供适用于 Rust 语言的 TensorFlow 绑定，让 Rust 的开发者能够轻松地在其项目中利用 TensorFlow 的强大功能。虽然这个项目处于活跃开发阶段，API 尚未稳定，但它提供了一种有效方式来将 TensorFlow 集成到 Rust 应用中。

项目概况

TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，而 Rust 是一门以安全和性能著称的系统级编程语言。TensorFlow Rust 作为连接这两者的桥梁，为开发者提供了一种更“Rust 语义化”的使用 TensorFlow 的方式。这意味着 Rust 开发者可以在不牺牲编程风格和语言特性的前提下，在高性能的机器学习应用中使用 Rust。

入门指南

前提要求

要使用 TensorFlow Rust，首先需要确保 TensorFlow 的 C API 已被下载或编译。这个项目可以自动帮助用户下载或编译 TensorFlow 的共享库。另外，对于 x86-64 的 Linux 或 Mac 系统，预先编译的二进制文件可以被直接下载，无需任何特别的前提条件。

如果您需要手动编译 TensorFlow，系统需要具备以下依赖：

• Git
• Bazel（构建工具）
• Python 依赖项：numpy，dev，pip 和 wheel
• 可选的 CUDA 软件包（如需支持基于 GPU 的处理）

详细的依赖安装说明可以在 TensorFlow 的官方网站找到。如果有疑问，请参考网站的相关文档。

此外，一些示例需要完整的 TensorFlow 安装，并且该项目目前支持的最低 Rust 版本为 1.58。

使用指南

在开始使用前，您需要在 Cargo.toml 文件中加入以下内容：

[dependencies]
tensorflow = "0.21.0"

并在您的 crate 根目录添加以下代码：

extern crate tensorflow;

然后运行命令 cargo build -j 1。这个命令会下载一个预编译的、仅支持 CPU 的 TensorFlow 二进制文件或根据环境变量编译 TensorFlow。请注意，完整编译需要大量的内存资源，可以使用 -j 1 参数限制构建任务数量。

若想使用不太稳定的 API（如 expr 模块），可以通过 --features tensorflow_unstable 开启相关功能。

有关如何使用该绑定的更多细节，请参见项目中的示例代码。

更多功能

Tensor 的最大显示

默认情况下，打印或调试一个 Tensor 时会展示所有元素，但可以通过设置环境变量来限制输出：

TF_RUST_DISPLAY_MAX=5

这会将超出限制的值进行截断。

GPU 支持

若要启用 GPU 支持，只需在 Cargo.toml 中使用 tensorflow_gpu 功能：

[dependencies]
tensorflow = { version = "0.21.0", features = ["tensorflow_gpu"] }

手动编译 TensorFlow

如果需要使用未发布／不支持的 TensorFlow 版本，或希望获得针对特定机器优化的构建，可以选择手动编译。

常见问题解答

为什么编译器提示部分 API 不存在？

由于某些 API（当前为 expr 模块）较不稳定，因此被特性标记为 tensorflow_unstable 以防止误用。详细说明参见 Rust 的 manifest 文档。

如何获取更多帮助？

首先查看项目文档，然后查找示例代码。如果仍无法解决问题，可以在 TensorFlow Rust 的 Google 小组中提问。

贡献

开发者和用户可以加入 Google 小组，为项目发展贡献力量。项目并非 Google 官方产品，但欢迎参与讨论和贡献代码。

许可证

TensorFlow Rust 项目遵循 Apache 2.0 许可证。