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内容提要
本文介绍了使用pytorch和burn框架进行深度学习模型训练的方法，包括wgpu框架和burn框架的特点和支持平台，导出和加载模型的步骤，以及使用burn框架进行模型训练和验证的示例。
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关键要点
- 本文介绍了使用pytorch和burn框架进行深度学习模型训练的方法。
- wgpu框架是一个跨平台、安全、纯Rust的图形API，支持多种显卡驱动。
- burn框架是一个使用Rust构建的动态深度学习框架，具有高灵活性和计算效率。
- 使用pytorch模型导出和加载的步骤，包括state_dict和onnx格式。
- 通过onnx格式导出模型，可以在不同框架和环境下使用。
- 验证构建的模型可以直接加载并进行数字识别。
- 准备训练无参模型需要实现数据加载和损失策略。
- 训练过程与torch类似，使用burn框架进行模型训练和监控。
- 支持CPU和GPU训练，适用于多种设备。
- burn框架仍在发展中，未来可能支持更多功能和设备。
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