LaurentMazare/tch-rs

これは何？

主な機能

• 01テンソル型と一般的なテンソル演算を備えた、libtorch C++ API の薄いラッパー。
• 02VarStore を介して SGD や Adam などのオプティマイザと組み合わせて使える自動微分。
• 03TorchScript JIT モデルの読み込みと、safetensors 形式の PyTorch 重みの取り込み。
• 04MNIST の読み込み、ImageNet の前処理、事前学習済みの ResNet・VGG モデルを含むビジョン向けユーティリティ。
• 05システムの libtorch、手動インストール、Python PyTorch、自動ダウンロードから選べるビルドオプション。

ユースケース

• PyTorch のカーネルを活用しつつ、Rust でディープラーニングモデルを書いたり学習させたりする。
• Rust 製のサービスから、事前学習済みのビジョンモデルや TorchScript モデルで推論を実行する。
• 同じ libtorch バックエンドを維持したまま、PyTorch のモデルコードを Rust に移植する。
• libtorch の上に、より高レベルな Rust 向け機械学習ライブラリを構築する。

クイックスタート

1. 1

   libtorch v2.13.0 をインストールします（システム全体にインストールするか、PyTorch のウェブサイトからダウンロードします）

2. 2

   LIBTORCH 変数で libtorch ディレクトリを指定し、ビルド先に設定します

   export LIBTORCH=/path/to/libtorch
3. 3

   サンプルを実行してセットアップを確認します

   cargo run --example basics

使う前に知っておきたいこと

• !libtorch v2.13.0 を別途インストールする必要があるため、セットアップの手間が増えます。
• !MinGW には PyTorch との互換性の問題があるため、Windows ユーザーは MSVC ツールチェーンを使用してください。
• !静的リンクを行うには、libtorch をソースから手動でビルドする必要があります。

トピック

よくある質問

tch-rs とは？

PyTorch(libtorch)の C++ API を Rust から呼び出せるようにするバインディングで、Rust コードからディープラーニングモデルの構築、学習、実行ができます。 tch-rs は、C++ 版 PyTorch API(libtorch)を薄くラップした `tch` クレートを提供します。元の C++ インターフェースに近い形を保っているため、Rust からテンソル演算、自動微分、ニューラルネットワークモジュールを直接呼び出せます。より Rust らしい高レベル API は、このクレートの上に構築することもできます。

tch-rs は無料で使えますか？ライセンスは？

tch-rs は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

tch-rs は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。tch-rs の最終コミットは 2026年8月23日 です。

tch-rs は何に使えますか？

PyTorch のカーネルを活用しつつ、Rust でディープラーニングモデルを書いたり学習させたりする。 Rust 製のサービスから、事前学習済みのビジョンモデルや TorchScript モデルで推論を実行する。 同じ libtorch バックエンドを維持したまま、PyTorch のモデルコードを Rust に移植する。 libtorch の上に、より高レベルな Rust 向け機械学習ライブラリを構築する。

tch-rs のインストール方法は？

libtorch v2.13.0 をインストールします（システム全体にインストールするか、PyTorch のウェブサイトからダウンロードします） LIBTORCH 変数で libtorch ディレクトリを指定し、ビルド先に設定します: export LIBTORCH=/path/to/libtorch サンプルを実行してセットアップを確認します: cargo run --example basics

tch-rs はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/LaurentMazare/tch-rs