torchscript・とは？初心者向けに分かりやすく使い方と仕組みを解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

torchscriptとは何か

torchscript は PyTorch のモデルを Python への依存から切り離して動かすしくみです。実行環境を Python が必要とせず、モバイルアプリやサーバー上で効率的に推論できる点が特徴です。学習済みモデルの現場でのデプロイを楽にするため、現場の開発者にとっては強力な味方になります。

torchscript の基本

TorchScript は主に 二つのモード、Script と Trace で構成されます。Script は Python コードをそのまま解釈してグラフ化します。Trace は実際にデータを流して動作を記録する方法です。

Script の特徴: Python の制御フロー（ if, for など）をそのままサポートします。ニューラルネットのモデルだけでなく、条件分岐を含む処理も正しく変換できます。

Trace の特徴: モデルを実行した経路だけを記録します。ダイナミックな分岐がある場合、途中で分岐が変わると正しく扱えないことがあります。

実用的な使い方

まずは PyTorch をインストールします。通常は次のコマンドを使います: pip install torch。

次に簡単な例として小さなモデルを作ります。例:

import torch

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):

　　def __init__(self):

　　　　super().__init__()

　　　　self.linear = nn.Linear(4, 2)

　　def forward(self, x):

　　　　# 単純な処理

　　　　return self.linear(x)

このモデルを TorchScript に変換します。例として Script を使う場合は次のようにします。

model = MyModel()

scripted = torch.jit.script(model)

scripted.save('my_model.pt')

一方、入力データの経路を記録して変換する Trace の例は以下のとおりです。

example_input = torch.randn(1, 4)

traced = torch.jit.trace(model, example_input)

traced.save('my_model_traced.pt')

特徴を活かした活用シーン

TorchScript は デプロイの容易さと 推論の高速化、さらに C++ ランタイム LibTorch での利用が可能になる点が魅力です。つまり、サーバー上だけでなく、スマートフォンや組み込み機器にもモデルを持ち込みやすくなります。

注意点とポイント

動的な挙動が多いモデル は Script のほうが適している場合がありますが、すべての PyTorch モデルがそのまま Script に適合するわけではありません。逆に Trace は動的分岐が多いと不向きになることがあります。

デモ: 表で比較

項目	Script
特徴	Python の制御フローをサポート
向くケース	条件分岐が多いモデル、複雑な処理

もう一つの表は基本的な比較です。

項目	Trace
特徴	実行時の操作を記録
向くケース	決まった経路の推論が中心のモデル

まとめ

torchscript は PyTorch モデルを デプロイして実行するための橋渡し役 です。 Script と Trace の二つのモードを理解し、モデルの性質に合わせて使い分けることで、Python 依存を減らしつつ推論を高速化できます。

torchscriptの同意語

TorchScript: 公式名称の1つで、PyTorchのJIT機能を使い、Pythonに依存せずにモデルを保存・実行できる形式のことです。
PyTorch Script: TorchScriptの別名として使われる表現で、同じくPython依存なしのモデル形式を指します。
TorchScript形式: TorchScriptで表現・保存されたモデル形式そのものを指す表現です。
TorchScriptモデル: TorchScript形式で表現されたモデルのことを指します。推論用に最適化されたPyTorchモデルです。
PyTorch Scripted Model: Script化（Scripted）されたPyTorchモデルのことを指します。
Torch JIT Script: TorchのJust-In-Time（JIT）機能を使って作成されたScript形式のモデルを指します。
JIT Script: JIT Script機能で作られたScript形式のモデルの通称です。
静的グラフ化PyTorchモデル: TorchScriptにより静的な計算グラフへ変換されたPyTorchモデルのことです。
推論用PyTorchモデル形式: 推論（推測）の用途に適した、保存可能なPyTorchモデルの形式を指します。
Python依存なし実行可能形式: Pythonランタイムなしで実行できる形式で、サーバーや他の環境での推論に向いています。

torchscriptの対義語・反対語

Eagerモード（実行時評価）: TorchScriptの対義語として最も一般的な概念。Pythonコードをその場で実行するモードで、計算グラフを事前に静的に作成せず、逐次の計算をその場で行います。デバッグは容易ですが、最適化・移植性・デプロイ性能はTorchScriptほど高くありません。
非スクリプト版（スクリプトなしの通常PyTorch動作）: TorchScriptを使わず、通常のPyTorchコードをそのまま動かす状態。スクリプト化の恩恵（保存・最適化・移植性）は受けられませんが、デバッグや開発の自由度は高いです。
Pythonコード直実行（直接Pythonでの実行）: TorchScriptを介さず、Pythonコードを直接実行する形。実装の柔軟性は高い一方、最適化やモデルの自動デプロイ性は低くなることがあります。
動的実行（インタプリタ実行）: TorchScriptの静的グラフ化に対して、計算グラフを動的に構築・更新する実行モード。柔軟性が高いですが、同じ入力でも再現性の保証や最適化は難しくなることがあります。
非JIT/静的グラフ化なし（非静的グラフ運用）: TorchScriptの核心機能であるJITによる静的グラフ化を使わない状態。実行は生のPython演算に近く、デプロイ時の最適化・高速化の恩恵は小さくなります。

torchscriptの共起語

PyTorch: 深層学習フレームワーク PyTorch の中核機能。TorchScript は PyTorch のモデルを静的な表現に変換して、保存・デプロイを容易にします。
JIT: Just-In-Time コンパイルの略称。TorchScript の実行前にコードを最適化し、高速な推論を実現します。
torch.jit: TorchScript を扱う API の集まり。script、trace、保存・読み込みなどを提供します。
Script: torch.jit.script によって Python コードを TorchScript に変換する方法。制御フローを含むことができる点が特徴。
Trace: torch.jit.trace によってモデルの実行を記録して TorchScript を作る方法。動的な制御フローには制限がある点に注意。
Scripted model: ScriptModule として表現される、スクリプト化されたモデル。再現性の高い推論を提供します。
Traced model: Trace によって作られた TorchScript モデル。実行は固定の計算グラフになるが、分岐などが制限される。
ScriptModule: TorchScript 化されたモジュールの型。nn.Module を TorchScript に適用した結果得られる。
Serialization: TorchScript モデルの保存・読み込み機能。ファイルとして長期保存が可能。
Save: torch.jit.save で TorchScript モデルをファイルに保存する操作。
Load: torch.jit.load で保存済みの TorchScript モデルを読み込む操作。
Python subset: TorchScript がサポートする Python のサブセット。すべての Python 構文が使えるわけではなく、制約がある。
TorchScript IR: TorchScript の中間表現。グラフ構造と演算ノードの表現として内部で扱われる。
forward: モデルの推論エントリポイントとなる関数名。TorchScript では forward の実装が推論を導きます。
nn.Module: PyTorch の基本的なモジュールクラス。TorchScript 化の対象になることが多い。
static graph: TorchScript が生成するグラフは静的な構造を持つことが多く、最適化がやりやすい。
dynamic control flow: if、for、while など動的な制御フローを TorchScript で扱う場合の制約と対応。
deployment: 本番環境での推論実行を想定した形式。保存・読み込み・ロードが容易。
mobile: モバイルデバイスでの実行を想定した軽量化と最適化。TorchScript を使ってスマホ上で推論可能。
libtorch: TorchScript モデルを C++ から読み込んで実行できるライブラリ。
runtime: TorchScript の実行時環境。CPU/GPU などのリソースを使って推論を行う。
optimization: グラフレベルの最適化を行い、推論速度を向上させる。
graph: 計算グラフの表現。ノードとエッジで構成され、最適化やデプロイ時に使われる。
type annotations: 型情報を活用して TorchScript の検証・最適化を支える。
ONNX: TorchScript とは別経路で、PyTorch から ONNX へエクスポートすることも可能。長所・短所は用途次第。

torchscriptの関連用語

TorchScript: Pythonのサブセットを静的計算グラフとして表現し、保存・高速実行を可能にする、PyTorchのJIT機能の総称。
JIT (Just-In-Time) コンパイラ: TorchScriptの背後にある実行時コンパイラで、コードを静的グラフへ変換・最適化する仕組み。
torch.jit.script: Python関数やモジュールをTorchScriptへ静的スクリプト化するAPI。制御フローや動的な振る舞いをサポート。
torch.jit.trace: 実行時の入力データを用いて処理を追跡し、TorchScriptグラフを作成するAPI。動的分岐には弱い点がある。
ScriptModule: torch.jit.scriptで作成されるTorchScriptモジュール。パラメータやサブモジュールを含むことができる。
ScriptFunction: TorchScript内の関数。スクリプト化された関数として扱われる。
トレースグラフ: trace APIで得られるTorchScriptグラフ。実行パスが固定化され、動的分岐は表現が難しいことがある。
グラフ: TorchScriptの計算グラフの内部表現。ノードと値で構成される。
IR (中間表現): TorchScriptの内部の表現形式。最適化・変換の対象となる中間表現。
forward メソッド: モデルの推論処理を定義するエントリポイント。TorchScript化時にもこの計算がグラフとして表現される。
保存/読み込み: TorchScriptモジュールをファイルに保存（save）・読み込む（load）機能。ファイル拡張子は .pt や .pth が使われることが多い。
LibTorch: C++からTorchScriptモデルを実行するためのライブラリ。デプロイ時に用いられる。
TorchScriptランタイム: TorchScriptグラフを実行する環境。Python上の PyTorch か LibTorch のランタイムとして動作。
.pt / .pth ファイル: TorchScriptモデルの保存ファイル。実務上は慣例として .pt/.pth が使われる。
型システム: Tensor、int、float、bool、str、List、Dict、Tuple、Optional、Device など、TorchScriptが扱う型の体系。
パラメータ / バッファ: 学習可能なパラメータと、推論時に固定値として使われるバッファをTorchScriptモジュールが保持する。
Scripted vs Traced の違い: Scripted は静的スクリプト化で制御フローを保持、Traced は実行時のパスを追跡するが動的分岐には対応が難しい。
torch.jit.freeze: モジュールをフリーズして不要な属性を整理・定数化し、推論を高速化する機能。
最適化パス / グラフ最適化: 定数伝搬、死コード削除、ノード融合、インラインなどの最適化を適用して実行効率を向上させる。
サポート/非サポート機能: TorchScript がサポートする機能と、未対応の機能の区別。外部のPython APIや動的機能は制限されることがある。
量子化 (Quantization) と TorchScript: TorchScriptモデルの量子化を通じて推論の速度・サイズを改善する手法。静的/動的量子化がある。
C++ API (TorchScript in C++): torch::jit など、C++から TorchScript モデルを読み込み・実行するための API。
スキーマ / シグネチャ: TorchScript の関数・モジュールの引数・戻り値の型情報（シグネチャ）を指す用語。