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PyTorch 1.0のRC版公開、JITコンパイルによる高速化に対応

2018/10/05

Serdar Yegulalp InfoWorld

 米Facebookが開発したPython向けディープラーニングフレームワーク「PyTorch 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。

Credit: Little 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。

 PyTorch 1.0では、Pythonのサブセット言語「Torch 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。Torch 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。

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