python dask gc.set_threshold()使用方式代码?

时间: 2023-06-09 19:07:17 浏览: 66
以下是使用 Python Dask 模块 with gc.set_threshold() 方法的代码示例: ```python import gc import dask # 设置 Dask 的内存回收阈值 gc.set_threshold(100, 5, 5) # 在 Dask 中使用并行计算 with dask.config.set(scheduler='threads', num_workers=4): dask.compute(...) ``` 此代码将设置 Dask 的内存回收阈值为 100,5,5,其含义为:在 Python 的内存分配达到 100 个对象之前,不会进行自动垃圾回收;而在经过 5 次分代垃圾回收后,如果还有分配(或者释放)的新对象,那么就强制进行自动垃圾回收。
相关问题

python dask报错 distributed.utils_perf - WARNING - full garbage collections took解决代码?

这个报错通常是由于内存使用过高导致的,可以尝试以下方法解决: 1. 升级dask版本到最新版,可能已经修复了这个问题; 2. 调整dask的内存限制参数,例如添加`--memory-limit`参数或增加内存,确保程序可以使用足够的内存; 3. 显式调用GC(垃圾回收器),例如`gc.collect()`或者在程序中添加`gc.set_threshold()`调整阈值,确保程序使用的内存得到及时回收; 4. 检查代码逻辑,确保没有存在内存泄漏的情况。 希望对您有所帮助!

python dask使用dask.config.set设置最大进程数量不生效?

可能是因为您没有正确配置Dask的调度器。您可以通过以下方式进行配置: 1. 使用本地调度器: ```python from dask.distributed import Client, LocalCluster cluster = LocalCluster(n_workers=4, threads_per_worker=1) client = Client(cluster) ``` 2. 使用分布式调度器: ```python from dask.distributed import Client from dask_kubernetes import KubeCluster cluster = KubeCluster(n_workers=4, threads_per_worker=1) client = Client(cluster) ``` 请注意,您需要在设置Dask的进程数量之前实例化Dask的调度器。否则,设置最大进程数的配置将会被忽略。

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