1.0」のリリース候補(RC)版が公開された。今回のバージョンで打ち出されている特徴の1つが、パフォーマンスに優れたモデルを作成するために、Pythonコードの処理速度を選択的に向上できる機能だ。Visuals機械学習でPythonがこれまで担ってきた役割は、高速なバックエンドのコードライブラリを、使いやすいフロントエンドの構文でラッピングすることだった。Pythonで機械学習モジュールを開発してみるとすぐに気づくように、Python自体は、パフォーマンスが重要な意味を持つ研究用途や実稼働環境で使うには、速度が不十分だった。Script」を使ったJIT(ジャストインタイム)コンパイルの仕組みが利用できるようになった。Pythonの構文の扱いやすさと、パフォーマンスに優れたコードを両立させるための仕組みだ。Scriptのコードは、Pythonのランタイムに依存しない高速なネイティブコードにコンパイルできる。TorchScriptの使い方は2つある。reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。著作権は日経BP社およびIDG、またはその情報提供者に帰属します。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。