Benchmark DALI decoding for pytorch and tensorflow

Aperta
#11 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, pytorch, tensorflow
Ambito
performance

Direzione di ricerca

Non viene indicato alcun file o test del repository. Inizia con AudioDecoder di NVIDIA DALI e confronta la temporizzazione dell'ETL a thread singolo con audio/decode_wav di TensorFlow I/O e torchaudio; il lavoro è completato quando è disponibile un risultato di benchmark riproducibile che stabilisca se DALI migliora il throughput.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

I totally missed that DALI added audio decoding ops. As far as I can see, the ops seems to be based on sndfile and do not support GPU decoding. I wonder if this would still improve single threaded ETL speed on pytorch or tensorflow.

pinging DALI devs @mzient @szalpal as they might have benchmarked the op against tfio or torchaudio which are also sndfile based.

Lingua principale
Python
Stelle
152
Fork
11
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

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.

Altre issue di faroit/python_audio_loading_benchmark

Tutte le issue di faroit/python_audio_loading_benchmark

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.