[LibTorch 입문] 8편: 전체 구조 정리 및 마무리, 그리고 다음 단계 제안

들어가며이 시리즈의 여정을 여기까지 따라와주셔서 감사합니다. 우리는 다음과 같은 단계를 거쳐왔습니다.LibTorch와 PyTorch 개념 이해 (1편)PyTorch의 C++ 배포판인 LibTorch를 소개하고, 왜 C++ 환경에서 PyTorch를 사용하는지, 또 Python과 C++을 함께 활용하는 최종 목표를 살펴보았습니다.LibTorch 환경 셋업 및 CMake 프로젝트 기초 (2편)LibTorch를 다운로드하고, CMake를 통해 간단한 "Hello LibTorch" 프로젝트를 구성하며 C++에서 텐서 연산을 위한 기초를 닦았습니다.C++에서 텐서 다루기 (3편)다양한 텐서 초기화와 연산, 모양 변경, GPU 사용 방법 등을 예제 코드를 통해 습득하며 C++에서도 Python PyTorch와 비슷한..

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• · 2024. 12. 11.
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[LibTorch 입문] 7편: C++/Python 통합 모델 추론 파이프라인 실습

들어가며이 시리즈에서 우리는 다음과 같은 단계를 거쳐왔습니다.C++ 환경에서 LibTorch 사용법 익히기 (기초 텐서 연산, TorchScript 모델 로드)Python에서 학습한 모델을 C++로 가져와 추론하기pybind11을 통해 C++ 코드를 Python에 바인딩하기C++과 Python 사이에서 텐서를 자유롭게 교환하는 기법 살펴보기이제 여기까지 배운 내용을 종합하여, 하나의 일관된 파이프라인을 구축해봅시다. 최종적으로 다음과 같은 흐름을 구현할 예정입니다.Python에서 텐서(입력 데이터) 준비pybind11로 바인딩된 C++ 함수를 호출해 TorchScript 모델 추론 수행결과 텐서를 Python으로 되돌려 받아 후처리 및 시각화이 과정을 통해 C++ 성능과 Python의 편리함을 동시에 누..

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• · 2024. 12. 11.
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[LibTorch 입문] 4편: Python 모델을 C++에서 TorchScript로 추론하기

많은 개발자와 연구자들이 PyTorch를 이용해 Python 환경에서 딥러닝 모델을 개발하고 학습합니다. 하지만 실제 프로덕션 환경이나 고성능 애플리케이션에서는 C++ 기반의 애플리케이션에 모델을 통합하고 싶을 때가 있습니다. 이때 Python 환경 없이도 모델을 로딩하고 추론할 수 있도록 해주는 것이 바로 TorchScript 입니다.TorchScript를 사용하면 Python으로 학습한 PyTorch 모델을 별도의 .pt 파일 형태로 내보내고, 이 파일을 C++ LibTorch 환경에서 로딩해 추론할 수 있습니다. 이 글에서는 Python에서 TorchScript 모델을 만드는 방법, 그리고 C++에서 이를 로딩해 추론하는 과정을 단계별로 살펴봅니다. 또한 단순한 완전연결 모델에서 한 걸음 더 나아가..

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• · 2024. 12. 10.
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