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はじめに この記事で得られる知識 PyTorchモデルをC++を使って高速化させる方法を紹介します.さらに発... はじめに この記事で得られる知識 PyTorchモデルをC++を使って高速化させる方法を紹介します.さらに発展的な処理をC++で行うために知っておきたい知識(C++内でのテンソルの生成や型変換)も紹介します. PyTorchは深層学習だけでなく,その自動微分機能を用いてある種の最適化問題を解く時にも使うことができます.しかし,複雑なカスタムモデルを作ったとき,そのままでは非常に遅くなってしまうことがあります.例えば,モデル内部の実装にfor文が二重三重にネストしてしまっているときなどです.マルチプロセスを使う・そもそもの実装を工夫するなどの方法もありますが,ここでは実行言語を一部C++で置き換えることでモデルの高速化する方法を紹介します. PyTorchでC++を使う,とは? PyTorchは基本的にPython用のライブラリですが,C++でも使えるPyTorch C++ API(LibT