PyTorchモデルをモバイルやエッジで利用するための方法の整理 - ほろ酔い開発日誌

はじめに 最近では、Deep LearningのライブラリとしてPyTorchが利用される機会が多くなっています。私自身も以前はTensorflow/Kerasを利用していましたが、現状はPyTorchを使うことがほとんどです。 しかし、PyTorchは実装がしやすいものの、モバイルやエッジデバイスへのデプロイを考える上では不安な点が残ります。今回は、PyTorchを様々なプラットフォーム上で利用することを考えたときにどのような方法があるかを整理します。 モバイル 選択肢の整理 現在、モバイル (iOS/Android)へのデプロイを考えるときにメジャーな選択肢が3つあります。 Core ML (Apple) PyTorchをonnxに変換し、onnxをcoreMLに変換する Tensorflow Lite (Google) PyTorchをonnxに変換し、Tensorflow/Kera

[misshiki]

“PyTorchは実装がしやすいものの、モバイルやエッジデバイスへのデプロイを考える上では不安な点が残ります。今回は、PyTorchを様々なプラットフォーム上で利用することを考えたときにどのような方法があるかを整理”