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代码最近更新2026 年 11 月 9 日
许可证开源 · Apache-2.0
要不要花钱免费
将图像、音频和视频的解码、裁剪与缩放交给显卡处理,避免训练卡在数据读取上。适合做深度学习模型训练与推理的开发者。要在项目中写代码安装并调用。
用起来难吗要写代码能用的模型说明里没点名
能做什么
- 用显卡加速数据加载与解码
- 执行图像裁剪缩放与数据增强
- 对接多种主流深度学习框架
- 支持音频视频与多类存储格式
怎么开始
- 需要会写代码并在具备对应显卡的环境下安装
- 用预处理函数定义数据读取与变换逻辑
- 接入模型训练或推理代码中循环读取数据
选它,如果你……
- 你训练模型时数据预处理成了显卡等待的瓶颈。
- 你希望把图像音视频的解码和增强移到显卡执行。
- 你需要在多个深度学习框架之间复用数据加载逻辑。
别选,如果你……
- 你不会写代码或只需要点开即用的图形界面工具。
- 你的运行环境没有支持加速的显卡硬件。
怎么用
代码开源,可以免费下载使用。
多少钱、在哪买
免费使用。
综合评价
不错还在更新
- 更新很活跃近 90 天改代码 128 次;最近一次发版是 16 天前(v2.4.0)
- 问题处理暂不评近 90 天只有 5 个新问题,太少不评
- 用的人一般GitHub 收藏 5,794,近 7 天新增 2;108 人参与开发
- 用户口碑暂不计用户评价满 5 条后才算进来
数字取自 GitHub 的公开记录(2026/11/10), 用户评价来自本页口碑。自己核对:项目主页、问题、外部提交的修改、发版记录。
怎么评的
只看公开、能核对的数据,不打分数,只给四档结论,每一项的依据都写在旁边。
- 更新:近 90 天改了多少次代码、最近一次发版是哪天。7 天内有改动并且改得多或常发版,算「很活跃」;30 天内有改动算「活跃」;半年内算「放缓」;半年以上没动或者已经归档,算「停更」。
- 问题处理:近 90 天新开的问题解决了几成、一般几天解决、外部提交的修改积压了多少。解决八成以上、一般一周内解决、积压不比合进去的多,算「好」;解决不到一半算「差」;其余算「一般」。新问题不到 10 个的不评。
- 用的人:GitHub 收藏 5 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般。旁边写近 7 天新增多少、多少人参与开发。
- 用户口碑:用户评价满 5 条才算进来(注册不满 7 天的账号不算);平均分在 2.5 分及以下,总评降一档。
- 总评四档:还在更新、问题处理好、用的人多 → 推荐;还在更新 → 不错;更新放缓或问题处理差 → 一般;半年以上没更新 → 谨慎。许可证有附加条件、商用受限的,单独提醒,不影响总评。
- 收费软件(ChatGPT、Cursor 这类)没有公开的问题记录,就看 App Store:最近一次更新在 30 天内算「活跃」,半年内算「放缓」,半年以上算「停更」;打分人数 10 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般;评分 4 分以上算好,2.5 分及以下算差,打分不到 100 人不评。再加上用户评价。
收藏数能刷,所以只占一项;更新和问题处理很难刷。数据每天更新,超过两周没更新的不评。
最近更新和热度
- v2.4.0
- v2.3.0
改进捕获模式,支持 CUDA 13.3U1 和全范围 VP9 解码
- v2.2.0
动态模式新增透明流水线,扩充 Torchvision 接口并默认新解码器
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用户口碑
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。
数据来源:GitHub,每天更新,更新时间 2026 年 11 月 10 日。 信息有误?告诉我们。
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