C++でCPUのみでonnx-chainerで出力したONNX形式のDNNモデルの推論（Inference）をするライブラリ「Instant」を作った - Qiita
C++でCPUのみでonnx-chainerで出力したONNX形式のDNNモデルの推論（Inference）をするライブラリ「Instant」を作った 背景 DNNを用いた一般的な機械学習の手法は学習フェーズと推論フェーズに分かれます．学習フェーズでは対象のデータを元にモデルのパラメータを調整し，推論フェーズでは学習フェーズで得られたモデルを実際の使用したい環境に組み込んで，実際に未知のデータを入力として結果を得ます．学習フェーズと推論フェーズの両方で用いることができるDNNライブラリは数多くあります（Chainer, Tensorflow, PyTorch, CNTK, Caffe2など）． しかし，そのほとんどどれもPythonの使用を前提としているため，実際の推論フェーズの環境でPythonを使えない，もしくは使いたくないという場面は，そういったライブラリを直接使うことができません．
ChainerをC++から使う - TadaoYamaokaの開発日記
ディープラーニングを使った将棋プログラムを試しているが、将棋プログラムは速度が必要なため、開発言語はC++が適している。 しかし、使用しているディープラーニングフレームワークのChainerはPythonにしか対応していない。 CaffeやCNTK、TensorFlowなどC++で実行可能なフレームワークもあるが、個人的にはChainerが使いやすいので、できればC++からChainerを使用したい。 以前に、ChainerのモデルをC++で読み込んでcuDNNで実行することを試したが、今回はBatchNormalizationやDropoutも使用しているので、スクラッチで作成するには少々無理がある。 ということで、C++からPythonランタイムを呼び出して、PythonでChainerを使うことを考える。 Pythonの呼び出しにはオーバーヘッドがあるので、その影響も考慮する。 実装
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