LaurentMazare/tch-rs

O que é?

Recursos principais

• 01Wrappers leves para a API C++ do libtorch, com um tipo de tensor e operações comuns com tensores.
• 02Diferenciação automática com otimizadores como SGD e Adam por meio do VarStore.
• 03Carregamento de modelos TorchScript JIT e importação de pesos do PyTorch no formato safetensors.
• 04Utilitários de visão computacional, incluindo carregamento do MNIST, pré-processamento do ImageNet e modelos ResNet e VGG pré-treinados.
• 05Opções de build para usar libtorch do sistema, instalação manual, PyTorch para Python ou download automático.

Casos de uso

• Criar ou treinar modelos de deep learning em Rust usando os kernels do PyTorch.
• Executar inferência com modelos de visão computacional pré-treinados ou modelos TorchScript em serviços Rust.
• Portar código de modelos do PyTorch para Rust mantendo o mesmo backend libtorch.
• Desenvolver bibliotecas de machine learning de nível mais alto em Rust sobre o libtorch.

Início rápido

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   Instale o libtorch v2.13.0 (em todo o sistema ou baixe-o do site do PyTorch).

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   Aponte a compilação para o diretório do libtorch usando a variável LIBTORCH.

   export LIBTORCH=/path/to/libtorch
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   Execute um exemplo para verificar a configuração.

   cargo run --example basics

Antes de usar

• !É necessário instalar o libtorch v2.13.0 separadamente, o que aumenta o trabalho de configuração.
• !No Windows, use a toolchain MSVC, pois o MinGW apresenta problemas de compatibilidade com o PyTorch.
• !A vinculação estática exige compilar o libtorch manualmente a partir do código-fonte.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é tch-rs?

Bindings Rust para a API C++ do PyTorch (libtorch), que permitem criar, treinar e executar modelos de deep learning em Rust. tch-rs fornece o crate `tch`, um conjunto de wrappers leves em torno da API C++ do PyTorch (libtorch). Ele se mantém próximo da interface C++ original, permitindo que desenvolvedores usem operações com tensores, diferenciação automática e módulos de redes neurais em Rust. APIs mais idiomáticas para Rust podem ser construídas sobre ele.

tch-rs é gratuito? Qual é a licença?

tch-rs é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

tch-rs ainda é mantido?

Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de tch-rs foi em 23 de ago. de 2026.

Para que posso usar tch-rs?

Criar ou treinar modelos de deep learning em Rust usando os kernels do PyTorch. Executar inferência com modelos de visão computacional pré-treinados ou modelos TorchScript em serviços Rust. Portar código de modelos do PyTorch para Rust mantendo o mesmo backend libtorch. Desenvolver bibliotecas de machine learning de nível mais alto em Rust sobre o libtorch.

Como instalar tch-rs?

Instale o libtorch v2.13.0 (em todo o sistema ou baixe-o do site do PyTorch). Aponte a compilação para o diretório do libtorch usando a variável LIBTORCH.: export LIBTORCH=/path/to/libtorch Execute um exemplo para verificar a configuração.: cargo run --example basics

Onde consigo tch-rs?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/LaurentMazare/tch-rs