LaurentMazare/tch-rs

这是什么？

核心功能

• 01对 libtorch C++ API 的薄封装，提供张量类型和常用张量运算。
• 02通过 VarStore 结合 SGD、Adam 等优化器进行自动微分训练。
• 03支持加载 TorchScript JIT 模型，并导入 safetensors 格式的 PyTorch 权重。
• 04提供 MNIST 数据加载、ImageNet 图像预处理以及预训练 ResNet、VGG 模型。
• 05支持使用系统 libtorch、手动安装、本机 Python PyTorch 或自动下载等多种方式配置。

适用场景

• 在 Rust 中编写或训练深度学习模型，并使用 PyTorch 的底层计算能力。
• 在 Rust 服务中运行预训练视觉模型或 TorchScript 模型进行推理。
• 将 PyTorch 模型代码迁移到 Rust，同时保持相同的 libtorch 后端。
• 基于 libtorch 构建更高层的 Rust 机器学习库。

快速上手

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   安装 libtorch v2.13.0（系统级安装，或从 PyTorch 官网下载）

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   通过 LIBTORCH 环境变量指定 libtorch 目录

   export LIBTORCH=/path/to/libtorch
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   运行示例以验证环境配置

   cargo run --example basics

使用前须知

• !需要单独安装 libtorch v2.13.0，设置步骤较多。
• !Windows 用户应使用 MSVC 工具链，因为 MinGW 与 PyTorch 存在兼容性问题。
• !静态链接需要从源码手动编译 libtorch。

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常见问题

tch-rs 是什么？

PyTorch C++ API（libtorch）的 Rust 绑定，可用 Rust 构建、训练和运行深度学习模型。 tch-rs 提供 `tch` crate，是对 PyTorch C++ API（libtorch）的薄封装，接口尽量贴近原始 C++ 接口，便于在 Rust 中直接调用张量运算、自动微分和神经网络模块。更符合 Rust 习惯的高层接口可以在此基础上构建。

tch-rs 可以免费使用吗？用的什么许可证？

tch-rs 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

tch-rs 还在维护吗？

半年内有更新。tch-rs 最近一次提交是在 2026年8月23日。

tch-rs 适合用来做什么？

在 Rust 中编写或训练深度学习模型，并使用 PyTorch 的底层计算能力。 在 Rust 服务中运行预训练视觉模型或 TorchScript 模型进行推理。 将 PyTorch 模型代码迁移到 Rust，同时保持相同的 libtorch 后端。 基于 libtorch 构建更高层的 Rust 机器学习库。

tch-rs 怎么安装和运行？

安装 libtorch v2.13.0（系统级安装，或从 PyTorch 官网下载） 通过 LIBTORCH 环境变量指定 libtorch 目录: export LIBTORCH=/path/to/libtorch 运行示例以验证环境配置: cargo run --example basics

在哪里获取 tch-rs？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/LaurentMazare/tch-rs