1000 行 rust 实现一个类似于 pytorch 的轻量级自动微分库

最近在学习神经网络原理，分享一下自己用 Rust 写的轻量级自动微分库 ferris-grad。

Features

• PyTorch 风格的 autograd 引擎
• 核心代码不到 1000 行，纯 Rust 实现
• 零外部依赖（仅使用 rust 标准库实现核心反向传播部分）

包含什么？

实现仅仅包含了 3 个文件构成:
| 模块 | 功能 | |------|------| | scalar.rs | 标量计算图 + 反向传播 | | tensor.rs | 张量操作 | | nn.rs | 神经网络层 |

能做什么？

• 训练 MLP(~50 行代码)
• 实现一个 mini GPT(~350 行代码)
• ...

代码示例：

实现了一个 Pytorch 风格的 api:

use anyhow::Result; use ferris_grad::{Tensor, nn::Module}; fn main() -> Result<()> { let a = Tensor::from_vec(vec![1.0.into(), 2.0.into(), 3.0.into()], [3, 1].into())?; let b = Tensor::rand([3, 1].into())?; let c = &a * &b; println!("{}", c); Ok(()) } 

本项目的灵感来源：

• micrograd - Karpathy 的 python 微型 autograd 引擎
• microgpt - Karpathy 博客中的极简 GPT 实现

GitHub 仓库地址: https://github.com/StepfenShawn/ferris-grad

目前只能调用 CPU,后续研究一下如何在 GPU 上实现

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