LaurentMazare/tch-rs

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01libtorch C++ API를 얇게 감싼 래퍼와 텐서 타입 및 일반적인 텐서 연산을 제공합니다.
• 02VarStore를 통해 SGD 및 Adam 같은 옵티마이저를 사용하는 자동 미분을 지원합니다.
• 03TorchScript JIT 모델을 로드하고 safetensors 형식의 PyTorch 가중치를 가져올 수 있습니다.
• 04MNIST 로딩, ImageNet 전처리, 사전 학습된 ResNet 및 VGG 모델을 비롯한 비전 유틸리티를 제공합니다.
• 05시스템 libtorch, 수동 설치, Python PyTorch 또는 자동 다운로드를 선택할 수 있는 빌드 옵션을 제공합니다.

활용 사례

• PyTorch 커널을 활용해 Rust로 딥러닝 모델을 작성하거나 학습합니다.
• Rust 서비스에서 사전 학습된 비전 모델이나 TorchScript 모델을 사용해 추론을 실행합니다.
• 동일한 libtorch 백엔드를 유지하면서 PyTorch 모델 코드를 Rust로 포팅합니다.
• libtorch 기반으로 더 높은 수준의 Rust 머신러닝 라이브러리를 만듭니다.

빠른 시작

1. 1

   libtorch v2.13.0을 설치합니다(시스템 전체에 설치하거나 PyTorch 웹사이트에서 다운로드).

2. 2

   LIBTORCH 변수로 libtorch 디렉터리를 지정해 빌드에 사용하도록 설정합니다.

   export LIBTORCH=/path/to/libtorch
3. 3

   예제를 실행해 설정을 확인합니다.

   cargo run --example basics

사용 전 알아둘 점

• !libtorch v2.13.0을 별도로 설치해야 하므로 설정 작업이 추가됩니다.
• !MinGW는 PyTorch 호환성 문제가 있으므로 Windows 사용자는 MSVC 툴체인을 사용해야 합니다.
• !정적 링크를 하려면 libtorch를 소스에서 직접 빌드해야 합니다.

토픽

자주 묻는 질문

tch-rs은(는) 무엇인가요?

Rust에서 딥러닝 모델을 만들고 학습 및 실행할 수 있도록 PyTorch(libTorch) C++ API를 바인딩합니다. tch-rs는 PyTorch C++ API(libTorch)를 얇게 감싼 `tch` 크레이트를 제공합니다. 원래 C++ 인터페이스와 유사하게 설계되어 Rust에서 텐서 연산, 자동 미분, 신경망 모듈을 사용할 수 있습니다. 이를 바탕으로 더 관용적인 Rust API를 만들 수도 있습니다.

tch-rs은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

tch-rs은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

tch-rs은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

6개월 이내 업데이트. tch-rs의 마지막 커밋은 2026년 8월 23일입니다.

tch-rs은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

PyTorch 커널을 활용해 Rust로 딥러닝 모델을 작성하거나 학습합니다. Rust 서비스에서 사전 학습된 비전 모델이나 TorchScript 모델을 사용해 추론을 실행합니다. 동일한 libtorch 백엔드를 유지하면서 PyTorch 모델 코드를 Rust로 포팅합니다. libtorch 기반으로 더 높은 수준의 Rust 머신러닝 라이브러리를 만듭니다.

tch-rs는 어떻게 설치하나요?

libtorch v2.13.0을 설치합니다(시스템 전체에 설치하거나 PyTorch 웹사이트에서 다운로드). LIBTORCH 변수로 libtorch 디렉터리를 지정해 빌드에 사용하도록 설정합니다.: export LIBTORCH=/path/to/libtorch 예제를 실행해 설정을 확인합니다.: cargo run --example basics

tch-rs은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/LaurentMazare/tch-rs