PyTorchモデルの推論時間を最適化する | たった1行のコードで2倍の高速化 機械学習コンペティションでは、しばしば推論時間に厳しい制限があります。例えば、1100サンプルに対して120分以内にCPUで推論を完了しなければならない場合などです。このような状況下では、モデルの推論効率を最大限高める必要があります。 幸いなことに、PyTorchには推論時間を大幅に短縮するための簡単な方法が用意されています。 # モデルをロード model = torch.load(MODEL_PATH, map_location=torch.device('cpu')) # 推論用にモデルを最適化するマジック…