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Optimized pillow-simd needed to leverage new GPU instances

Aperta
#212 14 commenti 3 reazioni 1 assegnatario Vedi su GitHub

@rosbo ci sta già lavorando.

Dal 14/8/2018.

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

(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.

Lingua principale
Python
Stelle
2.7k
Fork
1k
Merge medio
5h 55m
PR unite (30g)
1

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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