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Optimized pillow-simd needed to leverage new GPU instances

Ouverte
#212 14 commentaires 3 réactions 1 personne assignée Voir sur GitHub

@rosbo y travaille déjà.

Depuis le 14/8/2018.

Évaluation

Cette issue n'a pas encore été évaluée.

Description

(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.

Langage dominant
Python
Étoiles
2.7k
Forks
1k
Merge moyen
5 h 55 min
PR mergées (30 j)
1

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
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