Кратко объясню, что будет происходить в этой статье:

покажу, как использовать PyTorch C++ API для интеграции нейросети в проект на движке Unity;
сам проект я подробно описывать не буду, это не имеет значения для данной статьи;
использую готовую модель нейросети, преобразовав её трассировку в бинарник, который будет подгружаться в рантайме;
покажу, что такой подход существенно облегчает деплой сложных проектов (например, нет проблем с синхронизацией сред Unity и Python).

Добро пожаловать в реальный мир

Методы машинного обучения, в том числе нейронные сети, по-прежнему очень комфортно себя чувствуют в экспериментальных окружениях, а запуск таких проектов в реальном мире часто вызывает трудности. Я немного расскажу про эти трудности, опишу ограничения по способам выхода из них, а также дам поэтапное решение проблемы интеграции нейросети в Unity-проект.

Другими словами, мне нужно превратить исследовательский проект на PyTorch в готовое решение, способное вместе с движком Unity работать в боевых условиях.

Альтернатива ML-Agents: интегрируем нейросети в Unity-проект с помощью PyTorch C++ API