LaurentMazare/tch-rs

Что это?

Ключевые возможности

• 01Тонкие обёртки над C++ API libtorch с типом тензора и распространёнными операциями над тензорами.
• 02Автоматическое дифференцирование и оптимизаторы, такие как SGD и Adam, через VarStore.
• 03Загрузка моделей TorchScript JIT и импорт весов PyTorch в формате safetensors.
• 04Утилиты для работы с компьютерным зрением: загрузка MNIST, предобработка ImageNet и предварительно обученные модели ResNet и VGG.
• 05Варианты сборки с системной установкой libtorch, ручной установкой, PyTorch для Python или автоматической загрузкой.

Сценарии использования

• Создание и обучение моделей глубокого обучения на Rust с использованием ядер PyTorch.
• Запуск инференса с предварительно обученными моделями для компьютерного зрения или моделями TorchScript в сервисах на Rust.
• Перенос кода моделей PyTorch на Rust с сохранением той же backend-платформы libtorch.
• Создание высокоуровневых библиотек машинного обучения для Rust на основе libtorch.

Быстрый старт

1. 1

   Установите libtorch v2.13.0 (в систему или скачайте с сайта PyTorch).

2. 2

   Укажите каталог libtorch для сборки с помощью переменной LIBTORCH.

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

   Запустите пример, чтобы проверить настройку.

   cargo run --example basics

Что важно знать

• !Требуется отдельно установить libtorch v2.13.0, что усложняет настройку.
• !Пользователям Windows следует использовать тулчейн MSVC, поскольку у MinGW есть проблемы совместимости с PyTorch.
• !Для статической линковки необходимо вручную собрать libtorch из исходного кода.

Темы

Частые вопросы

Что такое tch-rs?

Rust-привязки к C++ API PyTorch (libtorch), позволяющие создавать, обучать и запускать модели глубокого обучения на Rust. tch-rs предоставляет crate `tch` — набор тонких обёрток над C++ API PyTorch (libtorch). Он близок к исходному интерфейсу C++, поэтому из Rust можно вызывать операции с тензорами, автоматическое дифференцирование и модули нейронных сетей. Поверх него можно создавать более идиоматичные API для Rust.

tch-rs можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

tch-rs распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

tch-rs всё ещё поддерживается?

Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в tch-rs — 23 авг. 2026 г..

Для чего можно использовать tch-rs?

Создание и обучение моделей глубокого обучения на Rust с использованием ядер PyTorch. Запуск инференса с предварительно обученными моделями для компьютерного зрения или моделями TorchScript в сервисах на Rust. Перенос кода моделей PyTorch на Rust с сохранением той же backend-платформы libtorch. Создание высокоуровневых библиотек машинного обучения для Rust на основе libtorch.

Как установить tch-rs?

Установите libtorch v2.13.0 (в систему или скачайте с сайта PyTorch). Укажите каталог libtorch для сборки с помощью переменной LIBTORCH.: export LIBTORCH=/path/to/libtorch Запустите пример, чтобы проверить настройку.: cargo run --example basics

Где скачать tch-rs?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/LaurentMazare/tch-rs