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Vorverarbeitung
Die Datenvorverarbeitung durch Transformationen oder Erweiterungen kann oft ein CPU-bound Prozess sein, und dies kann der Engpass in Ihrer gesamten Pipeline sein. Frameworks verfügen über integrierte Operatoren für die Abbildverarbeitung, DALI (Data Augmentation Library) zeigt jedoch eine verbesserte Leistung gegenüber den in Frameworks integrierten Optionen.
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NVIDIA Data Augmentation Library (DALI): DALI übergibt die Datenerweiterung an die GPU. Es ist nicht auf dem DLAMI vorinstalliert, aber Sie können darauf zugreifen, indem Sie es installieren oder einen unterstützten Framework-Container auf Ihrem DLAMI oder einer anderen Amazon Elastic Compute Cloud-Instanz laden. Einzelheiten finden Sie auf der DALI-Projektseite
auf der NVIDIA-Website. Ein Anwendungsbeispiel und zum Herunterladen von Codebeispielen finden Sie im Beispiel Preprocessing Training Performance. SageMaker -
nvJPEG: eine GPU-accelerated JPEG-Decoder-Bibliothek für C-Programmierer. Sie unterstützt die Decodierung einzelner Abbilder oder Stapel sowie Transformationsoperationen, die für Deep Learning verbreitet sind. nvJPEG ist mit DALI integriert. Alternativ können Sie es von der nvjpeg-Seite der NVIDIA-Website
herunterladen und separat verwenden.
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