rust深度学习框架

您是问 Rust 语言中用于深度学习的框架吗？

Rust 语言本身并没有专门针对深度学习的框架，但是它可以使用一些其他的框架进行深度学习。例如，可以使用 TensorFlow、PyTorch 或 MXNet 等框架进行深度学习。这些框架都提供了 Rust 的绑定，可以在 Rust 中直接使用。

要在 Rust 中使用这些框架进行深度学习，需要先安装对应的 Rust 绑定。然后，可以像在其他语言中一样，使用这些框架的 API 进行深度学习。

例如，使用 TensorFlow 的 Rust 绑定，可以这样使用：

use tensorflow::Tensor;

fn main() {
    let mut graph = tensorflow::Graph::new();
    let mut config = tensorflow::SessionOptions::new();
    let mut session = tensorflow::Session::new(&mut graph, &mut config).unwrap();

    let a = Tensor::new(&[2, 2]).with_values(&[1f32, 2., 3., 4.]).unwrap();
    let b = Tensor::new(&[2, 2]).with_values(&[5f32, 6., 7., 8.]).unwrap();

    let mut c = Tensor::new(&[2, 2]).with_type(tensorflow::DataType::Float).unwrap();
    session.run(&mut [("a", &a), ("b", &b), ("c", &mut c)], &[], &[])
        .expect("Failed to run session");
}

这样，就可以在 Rust 中使用 TensorFlow 进行深度学习了。