这个仓库是一个用 Rust 编写的机器学习库列表。 它汇集了 GitHub 仓库、博客、书籍、电影、讨论和论文等内容。 该仓库面向那些考虑从 Python 迁移到 Rust 的开发者。🦀🐍

仓库按基础库和算法类别进行了划分。 此外，还包含一些已停止维护的库以及小型库。 对代码中实用的部分进行了注释说明， 并对每个类别中的优秀库进行了点评。

通过这些资源，我们可以找到更优的 Rust 在机器学习领域的使用方式。

• 网站（英文）
• GitHub（英文）
• GitHub（日文）

目录

• 支持工具
  • Jupyter Notebook
  • 图表绘制
  • 向量
  • 数据框
  • 图像处理
  • 自然语言处理（预处理）
  • 图模型
  • 接口、流水线与 AutoML
  • 工作流
  • GPU
• 综合类（类似 sklearn）
• 综合类（统计学）
• 梯度提升
• 深度神经网络
• 图模型
• 自然语言处理（模型）
• 推荐系统
• 信息检索
  • 全文搜索
  • 近邻搜索
• 强化学习
• 监督学习
• 无监督学习与聚类模型
• 统计模型
• 进化算法
• 参考资料
  • 相关项目
  • 博客
    • 入门
    • 教程
    • 应用
    • 案例研究
  • 讨论
  • 书籍
  • 电影
  • 播客
  • 论文
• 致谢

支持工具

Jupyter Notebook

evcxr 可以作为 Jupyter 内核或 REPL 使用，非常有助于学习和验证。

• google/evcxr - Rust 的评估上下文。
• emakryo/rustdef - Rust 的 Jupyter 扩展。
• murarth/rusti - Rust 编程语言的 REPL。

图表绘制

目前可以尝试使用 plotters。

• 38/plotters - 一个用于高质量数据可视化的 Rust 绘图库，支持 WASM 和原生环境，可静态生成也可实时绘制 🦀 📈🚀
• igiagkiozis/plotly - Rust 版的 Plotly
• milliams/plotlib - Rust 数据绘图库
• tiby312/poloto - 一个简单的 2D 绘图库，可将图表输出为 SVG 格式，并可通过 CSS 进行样式定制。
• askanium/rustplotlib - 受 D3.js 启发的纯 Rust 可视化库
• SiegeLord/RustGnuplot - 基于 Gnuplot 的 Rust 绘图库。
• saona-raimundo/preexplorer - 轻松将 Rust 中的绘图过程外部化到 Gnuplot。
• procyon-rs/vega_lite_4.rs - Vega-Lite v4 的 Rust API
  • procyon-rs/showata - 一个用于在浏览器或 evcxr_jupyter 中以表格、图表等形式展示数据的库。
• coder543/dataplotlib - Rust 科学绘图库
• shahinrostami/chord_rs - 用于创建精美交互式弦图的 Rust crate。专业版可在 https://m8.fyi/chord 获取。

ASCII 线形图：

• loony-bean/textplots-rs - Rust 终端绘图库
• orhanbalci/rasciigraph - 无依赖的 Rust crate，用于在命令行应用中轻松绘制轻量级 ASCII 线形图 ╭┈╯。
• jakobhellermann/piechart - 一个在终端中绘制精美饼图的 Rust crate
• milliams/plot - 用 Rust 编写的命令行绘图工具

示例：

• Plotters 开发者指南 - 绘图开发者指南 https://plotters-rs.github.io/book/intro/introduction.html
• Plotly.rs - Plotly.rs 书籍 https://igiagkiozis.github.io/plotly/content/plotly_rs.html
• petgraph_review https://timothy.hobbs.cz/rust-play/petgraph_review.html
• evcxr-jupyter 集成 https://plotters-rs.github.io/plotters-doc-data/evcxr-jupyter-integration.html
• Rust 数据科学教程 1 - DEV 社区 https://dev.to/davidedelpapa/rust-for-data-science-tutorial-1-4g5j
• 序言 | Data Crayon https://datacrayon.com/posts/programming/rust-notebooks/preface/
• 使用 Rust 绘制 SVG 图表 [https://cetra3.github.io/blog/drawing-svg-graphs-rust/](使用 Rust 绘制 SVG 图表 https://cetra3.github.io/blog/drawing-svg-graphs-rust/)

向量

大多数情况下会使用 ndarray 或 std::vec。

此外，也可以关注 nalgebra。当矩阵的大小已知时，它是一个不错的选择。 参见：ndarray 与 nalgebra 的比较 - Reddit

• dimforge/nalgebra - Rust 的线性代数库。
• rust-ndarray/ndarray - ndarray：具有数组视图、多维切片和高效操作的 N 维数组
• AtheMathmo/rulinalg - 用 Rust 编写的线性代数库
• arrayfire/arrayfire-rust - ArrayFire 的 Rust 封装
• bluss/arrayvec - 固定容量的向量。（Rust）
• vbarrielle/sprs - Rust 的稀疏线性代数库
• liborty/rstats - Rust 统计与向量代数库
• PyO3/rust-numpy - 基于 PyO3 的 NumPy C-API Rust 绑定

数据框

目前可以尝试使用 polars。datafusion 也是一个不错的选择。

• ritchie46/polars - Rust 数据框库
• apache/arrow - 内存中的列式格式，基于 Rust 实现。
• apache/arrow-datafusion - Apache Arrow 的 DataFusion 和 Ballista 查询引擎
• milesgranger/black-jack - 在 Rust 中进行 DataFrame / Series 数据处理
• nevi-me/rust-dataframe - 基于 Apache Arrow 构建的 Rust 数据框实现
• kernelmachine/utah - Rust 中的数据框结构及操作
• sinhrks/brassfibre - 提供多类型列存储，类似于 pandas/R 中的 DataFrame

图像处理

目前可以尝试使用 image-rs。其他库中也实现了诸如线性变换之类的算法。

• image-rs/image - Rust 中的图像编码与解码
  • image-rs/imageproc - 图像处理操作
• rust-cv/ndarray-image - 允许在 ndarray 类型和图像类型之间进行转换
• rust-cv/cv - Rust CV 单体仓库。包含纯 Rust 依赖项，旨在将 OpenCV、OpenMVG 和 vSLAM 框架的功能封装在一个统一的 API 集合中。
• twistedfall/opencv-rust - OpenCV 3 和 4 的 Rust 绑定
• rustgd/cgmath - 用于计算机图形学的线性代数和数学库。
• atomashpolskiy/rustface - Rust 编程语言中的人脸检测库

自然语言处理（预处理）

• google-research/deduplicate-text-datasets - 该仓库包含用于去重语言模型数据集的代码，如凯瑟琳·李、达芙妮·伊波利托、安德鲁·尼斯特罗姆、张驰远、道格拉斯·埃克、克里斯·卡利森-伯奇和尼古拉斯·卡林尼在论文《Deduplicating Training Data Makes Language Models Better》中所述。此仓库既包含了用 Rust 编写的 ExactSubstr 去重实现，也包含了我们在论文中用来执行去重并检查结果的 Python 脚本。在即将发布的更新中，我们将添加文件以复现 C4、RealNews、LM1B 和 Wiki-40B-en 数据集的 NearDup 去重版本。
• pemistahl/lingua-rs - 👄 Rust 生态系统中最准确的自然语言检测库，适用于长短文本。
• usamec/cntk-rs - Microsoft CNTK 库的封装。
• stickeritis/sticker - 一种基于 LSTM/Transformer/扩张卷积的序列标注器。
• tensordot/syntaxdot - 神经语法标注器，支持序列标注、词形还原和依存句法分析。
• christophertrml/rs-natural - Rust 的自然语言处理工具。
• bminixhofer/nnsplit - 语义文本分割。用于句子边界检测、复合句拆分等。
• greyblake/whatlang-rs - Rust 的自然语言检测库。
• finalfusion/finalfrontier - 基于子词的上下文敏感词嵌入。使用 Rust 实现。
• bminixhofer/nlprule - 一个用 Rust 编写的快速、低资源消耗的自然语言处理与错误纠正库。
• rth/vtext - 使用 Python 绑定的简单 Rust NLP 工具。
• tamuhey/tokenizations - 强健且快速的 Rust 和 Python 令牌对齐库。
• vgel/treebender - 一款受 HDPSG 启发、用 Rust 编写的符号化自然语言解析器。
• reinfer/blingfire-rs - BlingFire 分词库的 Rust 封装。
• CurrySoftware/rust-stemmers - 多种语言中的常用停用词。
• cmccomb/rust-stop-words - 多种语言中的常用停用词。
• Freyskeyd/nlp - Rust-nlp 是一个使用 Rust 进行自然语言处理算法的库。
• Daniel-Liu-c0deb0t/uwu - 西方最快的文本 uwu 化工具。

图模型

• alibaba/GraphScope - GraphScope：阿里巴巴的一站式大规模图计算系统。
• petgraph/petgraph - Rust 的图数据结构库。
• rs-graph/rs-graph - rs-graph 是一个用于图算法和组合优化的库。
• metamolecular/gamma - Rust 的图库。
• purpleprotocol/graphlib - 简单但功能强大的 Rust 图库。
• yamafaktory/hypergraph - 超图是一种用于生成有向超图的数据结构库。

接口、流水线与 AutoML

• modelfoxdotdev/modelfox - Modelfox 是一个一体化的自动化机器学习框架。https://github.com/modelfoxdotdev/modelfox
• datafuselabs/datafuse - 采用云原生架构的现代实时数据处理与分析 DBMS，使用 Rust 编写。
• mstallmo/tensorrt-rs - 用于运行 TensorRT 加速深度学习模型的 Rust 库。
• pipehappy1/tensorboard-rs - 用 Rust 编写 TensorBoard 事件。
• ehsanmok/tvm-rust - TVM 运行时的 Rust 绑定。
• vertexclique/orkhon - Orkhon：ML 推理框架及服务器运行时。
• xaynetwork/xaynet - Xaynet 是一个通用的联邦机器学习框架，用于构建保护隐私的人工智能应用。
• webonnx/wonnx - 100% 用 Rust 编写的 GPU 加速 ONNX 推理运行时，专为 Web 构建。
• sonos/tract - 精巧、简洁、自包含的 TensorFlow 和 ONNX 推理引擎。
• MegEngine/MegFlow - 针对长尾需求的高效 ML 解决方案。

工作流

• substantic/rain - 大型分布式流水线框架。
• timberio/vector - 高性能、高可靠性的可观测性数据流水线。

GPU

• Rust-GPU/Rust-CUDA - 一个完全用 Rust 编写并执行极速 GPU 代码的库与工具生态系统。
• EmbarkStudios/rust-gpu - 🐉 让 Rust 成为 GPU 代码的一流语言与生态体系 🚧
• termoshtt/accel - Rust 的 GPGPU 框架。
• kmcallister/glassful - OpenGL 着色语言的 Rust 风格语法。
• MaikKlein/rlsl - Rust 到 SPIR-V 的编译器。
• japaric-archived/nvptx - 如何在 NVIDIA GPU 上运行 Rust 代码。
• msiglreith/inspirv-rust - Rust (MIR) → SPIR-V (着色器) 编译器。

综合类（类似 scikit-learn）

所有库都支持以下算法。

• 线性回归
• 逻辑回归
• K 均值聚类
• 神经网络
• 高斯过程回归
• 支持向量机
• 高斯混合模型
• 朴素贝叶斯分类器
• DBSCAN
• k 近邻分类器
• 主成分分析
• 决策树
• 支持向量机
• 朴素贝叶斯
• 弹性网络

目前可以尝试使用 smartcore 或 linfa。

• smartcorelib/smartcore - SmartCore 是一个用于机器学习和数值计算的综合性库。该库提供了一系列线性代数、数值计算、优化等方面的工具，能够实现通用、强大且高效的机器学习方法。
  • LASSO、Ridge、随机森林、LU 分解、QR 分解、奇异值分解、特征值分解等多种算法及指标
  • https://smartcorelib.org/user_guide/quick_start.html
• rust-ml/linfa - Rust 机器学习框架。
  • 高斯混合模型聚类、凝聚层次聚类、独立成分分析
  • https://github.com/rust-ml/linfa#current-state
• maciejkula/rustlearn - Rust 的机器学习 crate
  • 因子分解机、k 折交叉验证、ndcg
  • https://github.com/maciejkula/rustlearn#features
• AtheMathmo/rusty-machine - Rust 的机器学习库
  • 混淆矩阵、交叉验证、准确率、F1 分数、均方误差
  • https://github.com/AtheMathmo/rusty-machine#machine-learning
• benjarison/eval-metrics - 用于机器学习的评估指标
  • 多种评估函数
• blue-yonder/vikos - 用于有监督训练参数化模型的机器学习库
• mbillingr/openml-rust - Rust 对 http://openml.org 的接口

综合类（统计学）

• statrs-dev/statrs - Rust 的统计计算库
• rust-ndarray/ndarray-stats - ndarray 的统计函数库
• Axect/Peroxide - 具有 R、MATLAB 和 Python 语法的 Rust 数值库
  • 线性代数、函数式编程、自动微分、数值分析、统计学、特殊函数、绘图、数据框
• tarcieri/micromath - 嵌入式 Rust 的算术、2D/3D 向量和统计学库

梯度提升

• mesalock-linux/gbdt-rs - MesaTEE GBDT-RS：一个快速且安全的 GBDT 库，支持 Intel SGX 和 ARM TrustZone 等可信执行环境。
• davechallis/rust-xgboost - XGBoost 的 Rust 绑定。
• vaaaaanquish/lightgbm-rs - LightGBM 的 Rust 绑定
• catboost/catboost - 一个快速、可扩展、高性能的基于决策树的梯度提升库，用于排序、分类、回归及其他机器学习任务（仅预测）。
• Entscheider/stamm - Rust 的通用决策树

深度神经网络

最常用的有 TensorFlow 绑定 和 PyTorch 绑定。tch-rs 还提供了 torch vision，非常实用。

• tensorflow/rust - TensorFlow 的 Rust 语言绑定
• LaurentMazare/tch-rs - PyTorch C++ API 的 Rust 绑定。
• VasanthakumarV/einops - 用于深度学习张量操作的简化 API
• spearow/juice - 黑客的机器学习引擎
• neuronika/neuronika - 纯 Rust 中的张量和动态神经网络。
• bilal2vec/L2 - l2 是一个用 Rust 编写的、具有 PyTorch 风格的快速张量+自动微分库
• raskr/rust-autograd - Rust 中的张量和可微分操作（类似于 TensorFlow）
• charles-r-earp/autograph - Rust 的机器学习库
• patricksongzy/corgi - 一个用于 Rust 的神经网络及张量动态自动微分实现。
• JonathanWoollett-Light/cogent - 用 Rust 编写的简单分类神经网络库。
• oliverfunk/darknet-rs - Darknet 的 Rust 绑定
• jakelee8/mxnet-rs - MXNet 的 Rust 版本
• jramapuram/hal - 基于 Rust 的跨 GPU 机器学习
• primitiv/primitiv-rust - Primitiv 的 Rust 绑定
• chantera/dynet-rs - DyNet 的 Rust 语言绑定
• millardjn/alumina - 一个用于 Rust 的深度学习库
• jramapuram/hal - 基于 Rust 的跨 GPU 机器学习
• afck/fann-rs - 快速人工神经网络库的 Rust 封装
• autumnai/leaf - 黑客的开放机器智能框架。（GPU/CPU）
• c0dearm/mushin - 编译时创建神经网络
• tedsta/deeplearn-rs - Rust 中的神经网络
• sakex/neat-gru-rust - neat-gru
• nerosnm/n2 - （正在进行中）前馈、反向传播人工神经网络的库实现
• Wuelle/deep_thought - Rust 中的神经网络
• MikhailKravets/NeuroFlow - 令人惊叹的深度学习 crate
• dvigneshwer/deeprust - Rust 中的机器学习 crate
• millardjn/rusty_sr - 纯 Rust 中的深度学习超分辨率
• coreylowman/dfdx - Rust 中强类型的深度学习

图模型

• Synerise/cleora - Cleora AI 是一种通用模型，用于高效、可扩展地学习异构关系数据中的稳定且归纳性的实体嵌入。
• Pardoxa/net_ensembles - 用于随机图集合的 Rust 库

自然语言处理（模型）

• huggingface/tokenizers - 由 Rust 编写的分词器核心库。提供了当前最常用的多种分词算法实现，注重性能与通用性。
• guillaume-be/rust-tokenizers - Rust 分词器为现代语言模型提供高性能的分词工具，支持 WordPiece、字节对编码（BPE）和 Unigram（SentencePiece）等模型。
• guillaume-be/rust-bert - 基于 Rust 的原生 NLP 流程及基于 Transformer 的预训练模型（如 BERT、DistilBERT、GPT2 等）。
• sno2/bertml - 在 Deno 中使用常见的预训练机器学习模型！
• cpcdoy/rust-sbert - 句子嵌入模型（sentence-transformers，https://github.com/UKPLab/sentence-transformers）的 Rust 移植版本。
• vongaisberg/gpt3_macro - 使用 GPT3 Codex 在编译时生成代码的 Rust 宏。
• proycon/deepfrog - 基于深度学习的 NLP 工具集。
• ferristseng/rust-tfidf - 用于计算 TF-IDF 的库。
• messense/fasttext-rs - fastText 的 Rust 绑定。
• mklf/word2vec-rs - 纯 Rust 实现的 Word2Vec。
• DimaKudosh/word2vec - Word2Vec 的 Rust 接口。
• lloydmeta/sloword2vec-rs - 一个朴素（即速度较慢）的 Word2Vec 实现。内部使用 BLAS 加速计算。

推荐系统

• PersiaML/PERSIA - 基于 PyTorch 的高性能分布式深度学习推荐系统训练框架。
• jackgerrits/vowpalwabbit-rs - 🦀🐇 Rust 版本的 VowpalWabbit。
• outbrain/fwumious_wabbit - Fwumious Wabbit，用 Rust 编写的快速在线机器学习工具包。
• hja22/rucommender - 基于用户的协同过滤算法的 Rust 实现。
• maciejkula/sbr-rs - 面向 Rust 的深度推荐系统。
• chrisvittal/quackin - Rust 平台上的推荐系统框架。
• snd/onmf - 快速的 Rust 实现，在线非负矩阵分解，遵循论文“通过在线非负矩阵分解检测并追踪潜在因子”的方法。
• rhysnewell/nymph - Rust 版本的非负矩阵分解。

信息检索

全文检索

• quickwit-inc/quickwit - Quickwit 是一款大数据搜索引擎。
• bayard-search/bayard - 用 Rust 编写的全文搜索与索引服务器。
• neuml/txtai.rs - 基于 AI 的 Rust 搜索引擎。
• meilisearch/MeiliSearch - 极速、高度相关且容错性强的搜索引擎。
• toshi-search/Toshi - 用 Rust 编写的全文搜索引擎。
• BurntSushi/fst - 使用有限状态转换器紧凑地表示大型集合和映射。
• tantivy-search/tantivy - Tantivy 是受 Apache Lucene 启发、用 Rust 编写的全文搜索引擎库。
• tinysearch/tinysearch - 🔍 用 Rust 和 WebAssembly 构建的轻量级静态网站全文搜索引擎。
• quantleaf/probly-search - 一个轻量级的全文搜索库，允许完全控制评分计算。
• https://github.com/andylokandy/simsearch-rs - 一个简单轻量的模糊搜索引擎，可在内存中运行，用于查找相似字符串。
• jameslittle230/stork - 🔎 专为静态网站设计的超高速网页搜索。
• elastic/elasticsearch-rs - Elasticsearch 的官方 Rust 客户端。

最近邻搜索

• Enet4/faiss-rs - Faiss 的 Rust 语言绑定。
• rust-cv/hnsw - HNSW 近似最近邻算法，源自论文“利用分层可导航小世界图高效稳健地进行近似最近邻搜索”。
• hora-search/hora - 🚀 用 Rust 🦀 实现的高效近似最近邻搜索算法库。horasearch.com。
• InstantDomain/instant-distance - 基于 HNSW 索引的 Rust 高速近似最近邻搜索。
• lerouxrgd/ngt-rs - NGT 近似最近邻搜索的 Rust 封装。
• granne/granne - 基于图的近似最近邻搜索。
• u1roh/kd-tree - Rust 实现的 k 维树。速度快、简单易用。
• qdrant/qdrant - Qdrant 是一款支持扩展过滤功能的向量相似度搜索引擎。
• rust-cv/hwt - 来自论文“在汉明空间中进行在线最近邻搜索”的汉明权重树。
• fulara/kdtree-rust - Rust 版本的 k-d 树实现。
• mrhooray/kdtree-rs - 用于快速地理空间索引和查询的 Rust k 维树。
• kornelski/vpsearch - 用于在集合中查找最近（最相似）元素的 C 库。
• petabi/petal-neighbors - 包括球树和视点树在内的最近邻搜索算法。
• ritchie46/lsh-rs - Rust 实现的局部敏感哈希，并带有 Python 绑定。
• kampersanda/mih-rs - Rust 实现的多索引哈希算法，用于在汉明空间中对 64 位编码进行近邻搜索。

强化学习

• taku-y/border - Border 是一个用 Rust 编写的强化学习库。
• NivenT/REnforce - 用 Rust 编写的强化学习库
• edlanglois/relearn - 使用 Rust 进行强化学习
• tspooner/rsrl - 一个快速、安全且易于使用的 Rust 强化学习框架。
• milanboers/rurel - 灵活、可重用的 Rust 强化学习（Q 学习）实现
• Ragnaroek/bandit - Rust 中的多臂老虎机算法
• MrRobb/gym-rs - Rust 的 OpenAI Gym 绑定

监督学习模型

• tomtung/omikuji - 用于极端多标签分类的分区标签树及其变体的高效实现
• shadeMe/liblinear-rs - LIBLINEAR C/C++ 库的 Rust 语言绑定。
• messense/crfsuite-rs - crfsuite 的 Rust 绑定
• ralfbiedert/ffsvm-rust - FFSVM 代表“非常快速的支持向量机”
• zenoxygen/bayespam - 用 Rust 编写的简单贝叶斯垃圾邮件分类器。
• Rui_Vieira/naive-bayesnaive-bayes - 用 Rust 编写的朴素贝叶斯分类器。
• Rui_Vieira/random-forests - 用于随机森林的 Rust 库。
• sile/randomforest - Rust 中的随机森林实现
• tomtung/craftml-rs - CRAFTML 的 Rust 实现，一种高效的基于聚类的随机森林，用于极端多标签学习
• nkaush/naive-bayes-rs - 一个包含自制机器学习模型的 Rust 库，用于对 MNIST 数据集进行分类。该库的构建旨在熟悉 Rust 的高级概念。

非监督学习与聚类模型

• frjnn/bhtsne - 用 Rust 编写的 Barnes-Hut t-SNE 实现。
• vaaaaanquish/label-propagation-rs - 用 Rust 实现的标签传播算法。标签传播（LP）是一种基于图的半监督学习（SSL）。已实现了 LGC 和 CAMLP。
• nmandery/extended-isolation-forest - 用于异常检测的扩展孤立森林算法的 Rust 移植
• avinashshenoy97/RusticSOM - 用于自组织映射（SOM）的 Rust 库。
• diffeo/kodama - Rust 中的快速层次聚类
• kno10/rust-kmedoids - 使用 FasterPAM 算法的 Rust k-Medoids 聚类
• petabi/petal-clustering - DBSCAN 和 OPTICS 聚类算法。
• savish/dbscan - Rust 中的朴素 DBSCAN 实现
• gu18168/DBSCANSD - DBSCANSD 的 Rust 实现，这是一种轨迹聚类算法。
• lazear/dbscan - Rust 中无依赖的 DBSCAN 聚类实现
• whizsid/kddbscan-rs - 受 kDDBSCAN 聚类算法启发的 Rust 库
• Sauro98/appr_dbscan_rust - 实现 Gan 和 Tao 提出的 DBSCAN 近似版本的程序
• quietlychris/density_clusters - 用 Rust 编写的朴素密度聚类算法
• milesgranger/gap_statistic - 动态获取非监督学习中数据的建议聚类数。
• genbattle/rkm - 用 Rust 编写的通用 k-means 实现
• selforgmap/som-rust - 自组织映射（SOM）是一种人工神经网络（ANN），通过无监督的竞争性学习训练，以生成高维数据的低维离散表示（特征图）。

统计模型

• Redpoll/changepoint - 包含以下变点检测算法：Bocpd -- 在线贝叶斯变点检测参考。BocpdTruncated -- 与 Bocpd 相同，但在运行长度分布不太可能时将其截断。
• krfricke/arima - 用于 Rust 的 ARIMA 建模
• Daingun/automatica - 自动控制系统库
• rbagd/rust-linearkalman - Rust 中的卡尔曼滤波与平滑
• sanity/pair_adjacent_violators - Rust 中等秩回归的相邻违规者算法实现

进化算法

• martinus/differential-evolution-rs - 用于 Rust 的通用差分进化
• innoave/genevo - 以可定制和可扩展的方式执行遗传算法（GA）模拟。
• Jeffail/spiril - 用于遗传算法的 Rust 库
• sotrh/rust-genetic-algorithm - Rust 和 Python 中的遗传算法示例
• willi-kappler/darwin-rs - darwin-rs，使用 Rust 的进化算法

参考

周边项目

• Are we learning yet?，一项正在进行中的工作，旨在编目 Rust 中机器学习的发展状况
• e-tony/best-of-ml-rust，一个精选的优秀机器学习 Rust 库列表
• 最佳 51 个 Rust 机器学习库，RustRepo
• rust-unofficial/awesome-rust，一个精心整理的 Rust 代码和资源列表
• 前 16 名 Rust 机器学习项目，被归类为机器学习的开源 Rust 项目
• 39+ 最佳 Rust 机器学习框架、库、软件和资源，ReposHub

博客

引言

• 关于 Rust 的机器学习社区，Medium，2016年1月6日，Autumn Engineering
• Rust 与 Python：技术与业务对比，2021年3月4日，Miłosz Kaczorowski
• 我编写了最快的 DataFrame 库之一，2021年2月28日，Ritchie Vink
• Polars：你从未听说过的最快 DataFrame 库，2021年1月19日，Analytics Vidhya
• 数据操作：Polars 与 Rust 对比，2021年3月13日，Xavier Tao
• Rust 中的机器学习现状——Ehsan 的博客，2019年5月13日，由 Ehsan 发布
• 机器学习工程师 Ritchie Vink 编写了 Polars，这是 Python 和 Rust 中最快的 DataFrame 库之一，Xomnia，2021年5月11日
• Quickwit：一款高性价比的 Rust 搜索引擎，2021年7月13日，quickwit，PAUL MASUREL
• 数据操作：Polars 与 Rust 对比，2021年3月13日，Xavier Tao
• 看看 Rust 在生产环境中的应用，2021年8月10日，Qovery，@serokell
• 为什么我选择 Rust 而不是继续使用 Python，2021年9月26日，Medium，Geek Culture，Marshal SHI

教程

• Rust 机器学习书籍，包含使用 linfa-clustering 的 KMeans 和 DBSCAN 示例
• 人工智能与机器学习——实用 Rust 项目：构建游戏、物理计算和机器学习应用——Dev Guis，2021年5月19日
• 使用 Linfa 在 Rust 中进行机器学习，LogRocket 博客，2021年4月30日，Timeular，Mario Zupan，包含 LogisticRegression 示例
• Rust 中的机器学习，Smartcore，Medium，The Startup，2021年1月15日，Vlad Orlov，包含 LinerRegression、Random Forest Regressor 和 K-Fold 示例
• Rust 中的机器学习，逻辑回归，Medium，The Startup，2021年1月6日，Vlad Orlov
• Rust 中的机器学习，线性回归，Medium，The Startup，2020年12月16日，Vlad Orlov
• Rust 中的机器学习，2016年3月7日，James，包含 LogisticRegressor 示例
• 机器学习与 Rust（第 1 部分）：入门！，Level Up Coding，2021年1月9日，Stefano Bosisio
• 机器学习与 Rust（第 2 部分）：线性回归，Level Up Coding，2021年6月15日，Stefano Bosisio
• 机器学习与 Rust（第 3 部分）：Smartcore、DataFrame 和线性回归，Level Up Coding，2021年7月1日，Stefano Bosisio
• TensorFlow Rust 实战 第 1 部分，程序员之求，2018年
• ndarray 的机器学习简介，RustFest 2019，2019年11月12日，Luca Palmieri
• 用 Rust 从零开始实现简单线性回归，Web 开发、软件架构、算法等领域，2018年12月13日，philipp
• 使用 EVCXR 在 REPL 和 Jupyter Notebook 中进行交互式 Rust 编程，Depth-First，2020年9月21日，Richard L. Apodaca
• 面向数据科学的 Rust：教程 1，dev，2021年8月25日，Davide Del Papa
• petgraph_review，2019年10月11日，Timothy Hobbs
• 用于机器学习的 Rust。Rust，Medium，Tempus Ex，2021年8月1日，Michael Naquin
• 使用 Rust 和机器学习进行无人机摄影测量的冒险之旅（使用 linfa 和 DBSCAN 进行图像分割），2021年11月14日，CHRISTOPHER MORAN

应用

• Rust中的深度学习：迈出第一步，Medium，2016年2月2日，Theodore DeRego
• Rust版SentencePiece实现，Rust NLP tales，2020年5月30日
• 使用Rust加速文本生成，Rust NLP tales，2020年11月21日
• 用Rust编写的简单文本摘要器，Towards Data Science，2020年11月24日，Charles Chan，文本句子向量、余弦距离和PageRank示例
• 在Rust中提取深度学习图像嵌入，RecoAI，2021年6月1日，Paweł Jankiewic，ONNX示例
• 使用GPU的Rust深度学习，2021年7月30日，Xavier Tao
• tch-rs预训练示例 - 用于PyTorch Rust绑定tch-rs的Docker。预训练模型示例，2021年8月15日，vaaaaanquish
• Rust ANN搜索示例 - 使用近似最近邻库在Rust中进行图像搜索的示例，2021年8月15日，vaaaaanquish
• dzamkov/deep-learning-test - 仅使用线性代数库（nalgebra）在Rust中实现深度学习，2021年8月30日，dzamkov
• vaaaaanquish/rust-machine-learning-api-example - 使用resnet224对以base64格式接收的图像进行推理并返回结果的axum示例，2021年9月7日，vaaaaanquish
• Rust用于机器学习：一次性性能基准测试 - 用于一次性图像识别的暹罗神经网络的Rust实现，用于基准测试性能和结果，多伦多大学机器智能学生团队
• 为什么Wallaroo从Pony迁移到Rust，2021年8月19日，Wallaroo.ai
• epwalsh/rust-dl-webserver - 使用批处理预测在Rust中服务深度学习模型的示例，2021年11月16日，epwalsh

案例研究

• 生产环境用户 - Rust编程语言，由rust-lang.org提供
• 使用Rust将机器学习投入生产：速度提升25倍，A LEARNING JOURNAL，2019年12月1日，@algo_luca
• 9家在生产环境中使用Rust的公司，serokell，2020年11月18日，Gints Dreimanis
• Wasm上的掩码语言模型，前端BERT示例，optim-corp/masked-lm-wasm，2021年8月27日，Optim
• 使用Actix-Web服务TensorFlow，kykosic/actix-tensorflow-example
• 使用Actix-Web服务PyTorch，kykosic/actix-pytorch-example

讨论

• Rust中的自然语言处理：rust，2016年12月6日
• Rust编程语言中机器学习的未来前景：MachineLearning，2017年11月11日
• 对Rust中NLP的兴趣？ - Rust编程语言论坛，2018年1月19日
• Rust适合深度学习和人工智能吗？ - Rust编程语言论坛，2018年11月18日
• ndarray与nalgebra：rust，2019年5月28日
• 使用Rust将ML投入生产 | Hacker News，2019年12月2日
• 谁在生产/研究中使用Rust进行机器学习？：rust，2020年4月5日
• Rust中的深度学习，2020年8月26日
• SmartCore，适用于Rust的快速且全面的机器学习库！：rust，2020年9月29日
• 使用ONNX的GPU版Rust深度学习，2021年7月31日
• Rust与C++：这些流行编程语言之间的主要区别，2021年8月25日
• 我想分享作为深度学习研究人员使用Rust的经验，2021年9月2日
• Rust的ML生态系统目前发展到什么程度了？，2021年9月15日

图书

• 使用Rust进行实用机器学习：用Rust创建智能应用（英文版），2019年12月10日，Joydeep Bhattacharjee
  • 用Rust编写机器学习算法
  • 使用Rust库完成机器学习中的不同任务
  • 为你的机器学习应用创建简洁的Rust包
  • 在Rust中实现NLP和计算机视觉
  • 将代码部署到云端和裸机服务器上
  • 源代码：Apress/practical-machine-learning-w-rust
• 使用Rust笔记本进行数据分析，2021年9月3日，Shahin Rostami
  • 使用Plotters和Plotly进行绘图
  • 使用ndarray进行操作
  • 描述性统计
  • 交互式图表
  • 共现类型的可视化
  • 下载源代码和数据集
  • 完整文本：
    • https://datacrayon.com/posts/programming/rust-notebooks/preface/

影片

• The /r/playrust 分类器：现实世界中的 Rust 数据科学，RustConf 2016，2016年10月5日，Suchin Gururangan 和 Colin O'Brien
• 在 Rust 中构建 AI 单元，FOSSASIA 2018，2018年3月25日，Vigneshwer Dhinakaran
• Python 与 Rust 在仿真中的对比，EuroPython 2019，2019年7月10日，Alisa Dammer
• 机器学习正在变革——Rust 是合适的工具吗？，RustLab 2019，2019年10月31日，Luca Palmieri
• 在嵌入式 Rust 中使用 TensorFlow，2020年9月29日，Ferrous Systems GmbH，Richard Meadows
• 用 Rust 编写最快的 GBDT 库，2021年9月16日，RustConf 2021，Isabella Tromba

播客

• DATA SCIENCE AT HOME
  • Rust 与机器学习 #1（第107集）
  • Rust 与机器学习 #2 与 Luca Palmieri（第108集）
  • Rust 与机器学习 #3 与 Alec Mocatta（第109集）
  • Rust 与机器学习 #4：实用工具（第110集）
  • Rust 中的机器学习：与 Alec Mocatta 的 Amadeus 对谈（第127集）
  • Rust 与深度学习：与 Daniel McKenna 对谈（第135集）
  • Rust 是否足够灵活以支持灵活的数据模型？（第137集）
  • Pandas 与 Rust 对比（第144集）
  • Apache Arrow、Ballista 与大数据在 Rust 中的应用：与 Andy Grove 对谈（第145集）
  • Polars：Rust 中最快的 DataFrame crate（第146集）
  • Apache Arrow、Ballista 与大数据在 Rust 中的应用：与 Andy Grove 对谈 RB 版本（第160集）

论文

• Rust 中的端到端 NLP 流程，第二届 NLP 开源软件研讨会（NLP-OSS）论文集，第20–25页，虚拟会议，2020年11月19日，Guillaume Becquin

如何贡献

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感谢

感谢所有相关项目。

https://github.com/vaaaaanquish/Awesome-Rust-MachineLearning

Awesome-Rust-MachineLearning 快速上手指南

本指南旨在帮助开发者快速利用 Rust 生态中的机器学习资源，特别适合希望从 Python 迁移到 Rust 的用户。Awesome-Rust-MachineLearning 本身是一个 curated list（精选列表），而非单一库，因此“上手”意味着配置好 Rust 开发环境并掌握核心工具链的使用。

环境准备

在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux, macOS, 或 Windows (WSL2 推荐)。
• Rust 工具链：需安装最新的稳定版 Rust。
• 前置依赖：
  • git：用于克隆仓库和获取源码。
  • C++ 编译器 (如 gcc, clang, 或 MSVC)：部分底层数学库（如 ndarray, nalgebra 的某些后端）或 OpenCV 绑定可能需要编译原生代码。
  • Jupyter (可选)：如果你打算使用交互式笔记本进行探索，需预先安装 Python 版的 Jupyter Notebook 或 JupyterLab。

安装 Rust

官方推荐使用 rustup 进行管理。国内开发者若遇到连接超时，可使用国内镜像源加速安装：

# 使用国内镜像源安装 rustup
export RUSTUP_DIST_SERVER=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static
export RUSTUP_UPDATE_ROOT=https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static/rustup
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://mirrors.ustc.edu.cn/rust-static/rustup-init.sh | sh

安装完成后，验证版本：

rustc --version
cargo --version

安装步骤

由于这是一个资源列表，你不需要“安装”整个项目。你需要根据需求，在你的项目中引入具体的 crate（库）。

1. 创建新项目

cargo new ml_project
cd ml_project

2. 添加核心依赖

根据该列表推荐，以下是机器学习最常用的基础库。编辑 Cargo.toml 添加依赖：

[dependencies]
# 多维数组与矩阵运算 (类似 NumPy)
ndarray = "0.15"
ndarray-linalg = "0.16" # 线性代数后端

# 数据处理与 DataFrame (类似 Pandas，强烈推荐)
polars = "0.38" 

# 绘图库 (类似 Matplotlib)
plotters = "0.3"

# 深度学习框架 (示例：Burn 或 Candle，视具体需求而定)
# burn = "0.13" 

注：版本号请以 crates.io 最新为准。

3. 配置交互式环境 (可选但推荐)

为了获得类似 Python Jupyter 的体验，推荐安装 evcxr Jupyter 内核。

# 安装 evcxr_jupyter
cargo install evcxr_jupyter

# 注册内核到 Jupyter
evcxr_jupyter --install

安装完成后，启动 jupyter notebook，新建文件时即可选择 "Rust" 内核。

基本使用

以下示例展示如何结合 polars (数据处理) 和 ndarray (数值计算) 完成一个简单的数据加载与矩阵运算流程。

示例：数据加载与基础运算

创建一个 src/main.rs 文件：

use ndarray::{arr2, Array2};
use polars::prelude::*;

fn main() -> PolarsResult<()> {
    // 1. 使用 Polars 创建 DataFrame (类似 Pandas)
    let s1 = Series::new("feature_a", &[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]);
    let s2 = Series::new("feature_b", &[5.0, 6.0, 7.0, 8.0]);
    let df = DataFrame::new(vec![s1, s2])?;

    println!("原始数据:\n{}", df);

    // 2. 简单数据过滤
    let filtered = df.filter(&df.column("feature_a")?.gt(2.0)?)?;
    println!("\n过滤后 (feature_a > 2.0):\n{}", filtered);

    // 3. 转换为 ndarray 进行数值计算 (模拟模型输入)
    // 注意：实际生产中建议使用 polars 直接导出或专用桥接库
    let data_vec: Vec<f64> = filtered.column("feature_b")?.f64()?.into_no_null_iter().collect();
    let matrix: Array2<f64> = arr2(&[data_vec.as_slice(), data_vec.as_slice()]).t().to_owned();

    println!("\nNdarray Matrix Shape: {:?}", matrix.dim());
    println!("Matrix Content:\n{}", matrix);

    Ok(())
}

运行项目：

cargo run

示例：在 Jupyter 中绘图 (交互式)

如果你在安装了 evcxr_jupyter 的笔记本环境中，可以直接运行以下代码绘制图表：

// 在 Cargo.toml 中需添加: plotters = "0.3"
use plotters::prelude::*;

let root = BitMapBackend::new("plot.png", (640, 480)).into_drawing_area();
root.fill(&WHITE).unwrap();

let mut chart = ChartBuilder::on(&root)
    .caption("Rust ML Demo", ("sans-serif", 50).into_font())
    .margin(5)
    .x_label_area_size(30)
    .y_label_area_size(30)
    .build_cartesian_2d(0f32..10f32, 0f32..10f32)
    .unwrap();

chart.configure_mesh().draw().unwrap();

chart.draw_series(LineSeries::new(
    vec![(0.0, 0.0), (5.0, 5.0), (8.0, 7.0)],
    &RED,
)).unwrap();

root.present().unwrap();
// 在 Jupyter 中会自动显示图片，本地运行会生成 plot.png

通过以上步骤，你已搭建起基于 Rust 的机器学习开发基础环境，并可参考 Awesome-Rust-MachineLearning 仓库中的分类列表（如深度学习、NLP、强化学习等）寻找更专业的算法库进行深入开发。