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torch：用于无 R 模型部署的即时编译 (JIT)
使用 torch 即时 (JIT) 编译器，可以使用另一种语言查询用 R 训练的模型，前提是该语言可以使用低级 libtorch 库。这篇文章展示了如何做到这一点。此外，我们试图理清围绕该主题的一些术语混乱。
来源:RStudio AI博客注意：要跟上这篇文章，您需要 torch 0.5 版，截至撰写本文时，该版本尚未在 CRAN 上发布。同时，请从 GitHub 安装开发版本。
注意：要跟上这篇文章，您需要 torch 0.5 版，截至撰写本文时，该版本尚未在 CRAN 上发布。同时，请从 GitHub 安装开发版本。torch
GitHub
每个领域都有其概念，在从复制并使其发挥作用到有目的、有意识地利用的过程中，人们在某个时候需要理解这些概念。此外，不幸的是，每个领域都有其术语，术语的使用方式在技术上是正确的，但无法给尚未入门的人留下清晰的印象。(Py-)Torch 的 JIT 就是一个例子。
术语介绍
“JIT” 在 PyTorch 世界中被广泛讨论，也是 R torch 的一个突出特性，它同时是两件事——取决于你如何看待它：一个优化编译器；以及在许多没有 R 或 Python 的环境中自由执行的通行证。
torch
编译、解释、即时编译
“JIT” 是“即时”的常用缩写 [即：编译]。编译意味着生成机器可执行的代码；这是每个程序必须发生的事情，才能使其可运行。问题是什么时候。
编译 解释java
R
python
运行时
字节码
即时编译
torch 即时编译器
torch
如果这听起来很复杂，不要害怕。要真正利用 R 的这一功能，不需要学习太多语法知识；一个函数加上一些专门的助手就可以解决所有繁重的工作。但重要的是了解一点 JIT 编译的工作原理，这样您就知道会发生什么，并且不会对意外的结果感到惊讶。
接下来的内容（在本文）
这篇文章有三个部分。
torch
如何使用 torch JIT 编译
torch
were
jit_trace()
library(torch)
library
library
(
torch
torch
)
f
<-
function
(
x
)
{
(
x