开源深度学习新宠：Burn框架助您无忧高效建模

在日新月异的人工智能世界里，各类深度学习框架如雨后春笋般涌现，而Burn，作为新一代的深度学习框架，以其不妥协的灵活性、高效性和可移植性崭露头角。本文将深入探讨Burn的核心功能、应用场景及具体使用方法，帮助您更好地了解这款值得关注的开源项目。

性能和优化：超越速度的追求

Burn框架将高效性作为其核心支柱之一，通过一系列优化技术确保模型能够快速可靠地运行。以下是Burn在性能方面的几个显著特色：

自动内核融合

在Burn中，您可以通过高层次的张量API自定义激活函数如GELU，并在运行时自动创建低级别的内核以优化执行速度。这样的内核在内存移动频繁时尤为重要，因为它减少了在不同内存空间之间的数据移动。

fn gelu_custom(x: Tensor) -> Tensor {  l