Python PILLOWライブラリは画像処理にCPUを使用しますが、GPU上で実行できますか？

Question

小さなPython 3.xアプリケーションを作成して、ある特定のパーセンテージでフォルダのすべてのイメージのサイズを変更しました。

このアプリケーションは、CPUと同じ数のスレッドで行われた作業を分割するので、マルチスレッドCPUをサポートします。

私のRAMメモリは40％の空きがあり、HDDの使用率は実行時に3％ですが、すべてのCPUコアは100％に近いため、ボトルネックはCPUです。

GPUで画像を処理する方法はありますか？ GPUには4つ以上のコアが搭載されているため、パフォーマンスが大幅に向上すると思います。ここで

は処理がどのように行われるかのコードのビットは次のとおりです。

def worker1(file_list, percentage, thread_no): 
    """thread class""" 
    global counter 
    save_dir = askdir_entry.get() + '/ResizeImage/' 
    for picture in file_list: 
     image = Image.open(picture, mode='r') 
     image_copy = image.copy() 
     (width, height) = image.size 
     filename = os.path.split(picture)[1] 
     image_copy.thumbnail((width * (int(percentage)/100), height * (int(percentage)/100))) 
     info_area.insert('end', '\n' + filename) 
     info_area.see(tkinter.END) 
     image_copy.save(save_dir + filename) 
     counter += 1 
     if counter % 3 == 0: 
      update_counter(1, thread_no) 
    update_counter(0, thread_no) 


def resize(): 
    global start_time 
    start_time = timeit.default_timer() 
    percentage = percentage_textbox.get() 
    if not percentage: 
     info_area.insert('end', 'Please write a percentage!') 
     return 
    askdir_entry.config(state='disabled') 
    percentage_textbox.config(state='disabled') 
    file_list = glob.glob(askdir_entry.get() + '/*.jp*g') 
    info_area.insert('end', 'Found ' + str(len(file_list)) + ' pictures.\n') 
    cpu = multiprocessing.cpu_count() 
    info_area.insert('end', 'Number of threads: ' + str(cpu)) 
    info_area.insert('end', '\nResizing pictures..\n\n') 
    if not os.path.exists(askdir_entry.get() + '/ResizeImage'): 
     os.makedirs(askdir_entry.get() + '/ResizeImage') 
    counter_label.config(text='-') 
    for i in range(0, cpu): 
     file_list_chunk = file_list[int(i * len(file_list)/cpu):int((i + 1) * len(file_list)/cpu)] 
     threading.Thread(target=worker1, args=(file_list_chunk, percentage, i + 1)).start() 

Answer 1

ただ、アイデア、あなたはあなたのコードの一部についてcythonまたはnumbaを使用することがあります。