Burn：Rust编写的下一代深度学习框架

GitHub: https://github.com/tracel-ai/burn

Burn 是一个用 Rust 编写的下一代张量库和深度学习框架，不妥协于灵活性、效率和可移植性。

核心特点

• Rust 编写：提供零成本抽象，训练和部署无需修改代码
• 多后端支持：可灵活切换 CPU/GPU 后端
• 类型安全：编译时捕获错误，避免运行时崩溃
• Cargo 生态：易于构建、测试和部署

支持的后端

GPU 后端

CPU 后端

独特的后端装饰器设计

1. Autodiff - 自动微分

type Backend = Autodiff<Wgpu>;  // 给 WGPU 后端添加反向传播能力

2. Fusion - 内核融合

自动融合多个操作，减少内存访问，提升性能

3. Router (Beta) - 多后端路由

type Backend = Router<(Wgpu, NdArray)>;  // 部分操作在 GPU，部分在 CPU

4. Remote (Beta) - 远程执行

分布式计算，客户端发送操作到远程服务器执行

主要功能

示例代码

use burn::nn;
use burn::module::Module;
use burn::tensor::backend::Backend;

#[derive(Module, Debug)]
pub struct PositionWiseFeedForward<B: Backend> {
    linear_inner: nn::Linear<B>,
    linear_outer: nn::Linear<B>,
    dropout: nn::Dropout,
    gelu: nn::Gelu,
}

impl<B: Backend> PositionWiseFeedForward<B> {
    pub fn forward<const D: usize>(&self, input: Tensor<B, D>) -> Tensor<B, D> {
        let x = self.linear_inner.forward(input);
        let x = self.gelu.forward(x);
        let x = self.dropout.forward(x);
        self.linear_outer.forward(x)
    }
}

项目状态

• Stars: 14.5k
• Forks: 838
• 语言: Rust (99.3%)
• 版本: v0.20.1 (2026-01-23)
• 活跃开发中，可能有破坏性变更

资源

• 文档: https://burn.dev
• Burn Book: https://burn.dev/book
• Discord 社区: 活跃的技术交流

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