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作为软件开发人员#xff0c;我们经常假设特定代码的性能仅由代码本身和运行它的硬件决定。这种假设让我们在优化代码以获得更好性能时感到有控制力。虽然在大多数情况下这种假设…一、性能轮盘赌
机器码相同但放置在不同的地址上性能可能截然不同。
作为软件开发人员我们经常假设特定代码的性能仅由代码本身和运行它的硬件决定。这种假设让我们在优化代码以获得更好性能时感到有控制力。虽然在大多数情况下这种假设是正确的但本文旨在探讨挑战这种控制观念的现象。此外作者使用 Rust 编程语言提供一个沙盒来演示这种现象。
Performance Roulette: The Luck of Code Alignmenthttps://www.bazhenov.me/posts/2024-02-performance-roulette/
二、 从 PyTorch 到 Burn
如果你想要尝试在 Rust 程序中探索深度学习但过去训练的模型都是使用 Python 编写的。Rust 深度学习框架 Burn允许你轻松导入 PyTorch 的预训练模型权重而无需从头开始。
在这个从 PyTorch 过渡到 Burn 的教程中作者实现了流行的 ResNet 系列模型用于图像分类并导入了 ImageNet 预训练权重进行推理。
Transitioning From PyTorch to Burn: https://dev.to/laggui/transitioning-from-pytorch-to-burn-45m
GitHub - laggui/resnet-burn: https://github.com/laggui/resnet-burn
