dask.compute()函数怎么使用distributed并行计算？

要使用Dask进行分布式计算，需要先启动一个Dask集群。可以使用以下代码启动一个本地集群：

from dask.distributed import Client, LocalCluster

cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)

然后，可以将需要计算的任务定义为Dask图，并使用`dask.compute()`函数进行计算。对于使用分布式计算的任务，需要在`dask.compute()`中传递一个`Client`对象，以便Dask将计算任务分配到集群中的不同工作节点上：

result = dask.compute(task1, task2, task3, client=client)

其中，`task1`，`task2`和`task3`是需要计算的任务。`dask.compute()`会自动将这些任务转换为一个Dask图，并将其分配到集群中的不同工作节点上进行计算。`result`将包含每个任务的计算结果。

需要注意的是，使用分布式计算可能会带来一些额外的开销，如数据传输和通信开销。因此，建议仅在计算任务较大而单个计算节点无法满足要求时使用分布式计算。

相关问题

dask.compute()函数怎么使用distributed调度器进行并行计算？

`dask.compute()`函数是用于触发Dask图计算的方法。如果要使用Distributed调度器进行并行计算，可以按照以下步骤：

1. 创建一个`Client`对象，指定Distributed调度器的地址：

from dask.distributed import Client
client = Client('scheduler_address:8786')

2. 构建Dask图，并使用`client.submit()`方法将任务提交到Distributed调度器上：

from dask import delayed

@delayed
def inc(x):
    return x + 1

@delayed
def double(x):
    return x * 2

data = [1, 2, 3, 4, 5]
incs = [inc(i) for i in data]
dbls = [double(i) for i in incs]
results = sum(dbls)
futures = client.compute(results)

3. 使用`dask.distributed.wait()`等待所有任务完成：

from dask.distributed import wait
wait(futures)

4. 使用`dask.distributed.gather()`方法收集任务结果：

from dask.distributed import gather
results = gather(futures)

5. 关闭`Client`对象：

client.close()

这些步骤可以确保Dask图在Distributed调度器上进行并行计算。

dask.compute()函数怎么使用scheduler参数指定distributed调度器进行并行计算

在使用dask.compute()函数时，可以通过设置scheduler参数指定distributed调度器进行并行计算。具体的语法如下：

dask.compute(*args, **kwargs, scheduler='distributed')

其中，args和kwargs是要计算的dask对象，scheduler参数指定为'distributed'即可使用distributed调度器。例如，下面的代码演示了如何使用distributed调度器计算一个dask数组：

import dask.array as da
from dask.distributed import Client

client = Client()  # 连接到分布式集群

x = da.random.uniform(size=(1000, 1000), chunks=(100, 100))
y = (x + x.T) - x.mean(axis=0)

result = dask.compute(y, scheduler='distributed')  # 使用distributed调度器计算结果

print(result)

需要注意的是，在使用distributed调度器时，需要先连接到一个分布式集群。上面的代码中，我们使用了dask.distributed.Client()对象连接到一个分布式集群，并通过client对象来执行计算。