用Rust开启AI之旅（Rust语言深度学习基础算法从零入门）

为什么选择 Rust 进行深度学习？

虽然 Python 是当前主流的深度学习语言，但 Rust 在以下方面具有独特优势：

• 内存安全：无垃圾回收机制，避免运行时崩溃
• 高性能：接近 C/C++ 的执行速度
• 强类型系统：编译期即可发现大量错误
• 生态系统成熟：已有如 tch-rs（PyTorch 绑定）、ndarray、linfa 等优秀库

准备工作：安装 Rust 与依赖

首先确保你已安装 Rust。打开终端，运行：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | shsource ~/.cargo/env

然后创建新项目：

cargo new rust_dl_basicscd rust_dl_basics

编辑 Cargo.toml 文件，添加必要依赖：

[dependencies]ndarray = "0.15"ndarray-linalg = "0.16"rand = "0.8"

实现线性回归：Rust 深度学习第一步

线性回归是最简单的Rust机器学习模型之一，用于预测连续值。我们将手动实现梯度下降算法。

在 src/main.rs 中写入以下代码：

use ndarray::{Array1, Array2};use rand::prelude::*;// 计算均方误差fn mse_loss(y_true: &Array1<f64>, y_pred: &Array1<f64>) -> f64 {    let diff = y_true - y_pred;    (diff * &diff).sum() / y_true.len() as f64}// 线性回归模型struct LinearRegression {    weights: Array1<f64>,    bias: f64,}impl LinearRegression {    fn new(n_features: usize) -> Self {        // 随机初始化权重        let mut rng = thread_rng();        let weights = Array1::from_iter((0..n_features).map(|_| rng.gen_range(-1.0..1.0)));        Self { weights, bias: 0.0 }    }    fn predict(&self, x: &Array2<f64>) -> Array1<f64> {        x.dot(&self.weights) + self.bias    }    fn fit(&mut self, x: &Array2<f64>, y: &Array1<f64>, lr: f64, epochs: usize) {        let n_samples = x.nrows();        for epoch in 0..epochs {            let y_pred = self.predict(x);            let loss = mse_loss(y, &y_pred);            // 计算梯度            let error = &y_pred - y;            let dw = (x.t().dot(&error)) / n_samples as f64;            let db = error.sum() / n_samples as f64;            // 更新参数            self.weights -= &(lr * dw);            self.bias -= lr * db;            if epoch % 100 == 0 {                println!("Epoch {}: Loss = {:.4}", epoch, loss);            }        }    }}fn main() {    // 生成模拟数据：y = 2*x1 + 3*x2 + 1    let n_samples = 100;    let mut rng = thread_rng();    let x: Array2<f64> = Array2::from_shape_fn((n_samples, 2), |(_, j)| rng.gen_range(0.0..10.0));    let y: Array1<f64> = x.column(0) * 2.0 + x.column(1) * 3.0 + 1.0;    let mut model = LinearRegression::new(2);    model.fit(&x, &y, 0.01, 1000);    println!("训练完成！权重: {:?}, 偏置: {:.2}", model.weights, model.bias);}

这段代码展示了如何用纯 Rust 实现一个线性回归模型，不依赖任何深度学习框架。通过这个例子，你可以理解Rust编程入门中关于结构体、方法、数组操作等核心概念。

进阶方向：构建真正的神经网络

当你掌握了基础后，可以尝试使用 tch-rs（PyTorch 的 Rust 绑定）来构建多层Rust神经网络。例如：

// 使用 tch-rs 构建简单全连接网络use tch::{nn, Device, Kind, Tensor};let vs = nn::VarStore::new(Device::Cpu);let net = nn::seq()    .add(nn::linear(vs.root(), 2, 10, Default::default()))    .add_fn(|xs| xs.relu())    .add(nn::linear(vs.root(), 10, 1, Default::default()));// 后续可进行训练和推理...

总结

本文带你用 Rust 从零实现了一个线性回归模型，这是迈向Rust语言深度学习的重要一步。Rust 不仅安全高效，其现代语法也让 AI 开发变得清晰可靠。无论你是想提升系统性能，还是探索 AI 新边界，Rust 都值得你深入学习。

提示：完整代码可在 GitHub 上找到相关开源项目，建议结合官方文档进一步学习 ndarray 和 tch-rs 库。