Optimized pillow-simd needed to leverage new GPU instances

Abierto

#212 abierto el 15/5/2018 14 comentarios 3 reacciones 1 asignado Ver en GitHub

@rosbo ya está trabajando en esto.

Desde el 14/8/2018.

Evaluación

Este issue todavía no se ha evaluado.

Descripción

(Copied from https://www.kaggle.com/dansbecker/running-kaggle-kernels-with-a-gpu/code#328307 as requested by @sebbov ).

With the limited CPU available, being able to quickly read and manipulate images is important. Can I suggest you install pillow-simd with an optimized jpeg library? It will reduce CPU use by around 2-4x when training models, which will dramatically increase the utility of these new instances. The step by step instructions for installing it have been kindly provided by Soumith Chintala here (note that without these exact steps pillow-simd will not use libjpeg-turbo, even if you have it installed as your system libjpeg):

https://gist.github.com/soumith/01da3874bf014d8a8c53406c2b95d56b

I'm not familiar enough with docker to know what PR to send in exactly - hopefully this is enough info for the in-house experts to set it up.

Lenguaje dominante: Python
Estrellas: 2.7k
Forks: 1k
Merge medio: 5 h 55 min
PR fusionados (30 d): 1

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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