Optimized pillow-simd needed to leverage new GPU instances
@rosbo 已經在處理了。
開始於 2018年8月14日。
評估
這個 Issue 還沒有評估資料。
描述
(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.
- 主要語言
- Python
- 星號
- 2.7k
- 分支
- 1k
- 平均合併
- 5 小時 55 分鐘
- 30 天內合併 PR
- 1
環境準備
我們還沒有檢查這個專案的環境設定檔。先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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