Optimized pillow-simd needed to leverage new GPU instances
@rosbo がすでに取り組んでいます。
2018年8月14日 から。
評価
この issue はまだ評価されていません。
説明
(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.
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.7k
- フォーク
- 1k
- 平均マージ
- 5時間 55分
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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