Optimized pillow-simd needed to leverage new GPU instances

Aberta

#212 aberta em 15/5/2018 14 comentários 3 reações 1 responsável Ver no GitHub

@rosbo já está trabalhando nisso.

Desde 14/8/2018.

Avaliação

Esta issue ainda não foi avaliada.

Descrição

(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.

Linguagem predominante: Python
Estrelas: 2.7k
Forks: 1k
Merge médio: 5h 55min
PRs com merge (30d): 1

Guia de contribuição

Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório

Primeiros passos

Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
Abra um pull request que referencie o número da issue.

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