Benchmark DALI decoding for pytorch and tensorflow

オープン
#11 コメント 1 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

まだ誰も着手していません。

評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
25/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
python, pytorch, tensorflow
領域
performance

調査の方向性

リポジトリ内のファイルやテストは指定されていません。NVIDIA DALI の AudioDecoder から始め、シングルスレッドの ETL の計測結果を TensorFlow I/O の audio/decode_wav および torchaudio と比較してください。DALI がスループットを向上させるかどうかを明らかにする再現可能なベンチマーク結果が得られれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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.

主要言語
Python
スター
152
フォーク
11
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

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

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

faroit/python_audio_loading_benchmark のほかの issue

faroit/python_audio_loading_benchmark の issue をすべて見る

似ている issue

Python の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。