《Born》第3章：环境搭建与 Hello, Born

这一章的目标很简单：让你在本机跑通第一个 Born 程序。不需要 GPU，不需要 Docker，只需要 Go 1.26+。

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安装

go mod init my-born-project
go get github.com/born-ml/born

就两步。没有 conda，没有 pip，没有 CUDA Toolkit。

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Hello, Tensor

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/born-ml/born/backend/cpu"
    "github.com/born-ml/born/tensor"
)

func main() {
    backend := cpu.New()

    // 创建两个 2×3 张量
    a := tensor.Zeros[float32](tensor.Shape{2, 3}, backend)
    b := tensor.Ones[float32](tensor.Shape{2, 3}, backend)

    // 逐元素加法
    c := a.Add(b)
    fmt.Println(c)
}

输出：

Tensor<f32>[2, 3]
[[1.0, 1.0, 1.0],
 [1.0, 1.0, 1.0]]

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第一个神经网络

import "github.com/born-ml/born/nn"

backend := cpu.New()

// 创建一个全连接层：输入 784，输出 10
layer := nn.NewLinear[float32](784, 10, backend)

// 随机输入
input := tensor.Randn[float32](tensor.Shape{1, 784}, backend)

// 前向传播
output := layer.Forward(input)
fmt.Println(output.Shape()) // [1, 10]

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切换到 GPU（如果你有）

backend := webgpu.New()

就改这一行。如果你的机器支持 WebGPU（Chrome 已经支持，Dawn 原生库在 Windows/Linux 上可用），所有张量运算会自动在 GPU 上执行。

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验证安装

cd $GOPATH/pkg/mod/github.com/born-ml/born@latest/examples/mnist
go run .

如果看到 MNIST 训练日志输出，说明一切就绪。

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📘 《Born》连载技术书，第 3/22 章。