python dask并行运行自定义函数代码?

时间: 2023-06-07 07:11:11 浏览: 84
可以使用 dask.delayed() 方法并结合 compute() 方法来完成自定义函数的并行运行。具体实现方法可以参考以下示例代码: ``` import dask from dask import delayed from dask.distributed import Client # 定义自定义函数 def myfunction(x): # 具体实现逻辑 ... # 创建 dask 分布式环境 client = Client() # 使用 dask.delayed() 延迟函数执行 lazy_results = [] for x in inputs: lazy_result = delayed(myfunction)(x) lazy_results.append(lazy_result) # 使用 compute() 方法并行运行 results = dask.compute(*lazy_results) ``` 其中,inputs 表示传入函数的参数列表,*lazy_results 表示将多个延迟函数结果一起传入 compute() 方法,实现并行计算。
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python dask调用gpu运行自定义函数代码?

可以通过使用dask-cuda和cupy来在GPU上执行Dask自定义函数代码。您可以使用以下步骤: 1. 安装dask-cuda和cupy:`pip install dask-cuda cupy` 2. 在Dask集群中启用CUDA:`from dask_cuda import LocalCUDACluster` ,然后用`LocalCUDACluster()`创建集群。 3. 创建自定义函数,使用`cupy.asarray`将数据转换为CuPy数组,并使用CuPy函数执行操作。将结果转换回标准NumPy数组。 4. 使用`dask.delayed`装饰自定义函数,以便Dask可以在集群上并行化计算。 5. 使用`dask.compute`函数运行任务并获取结果。 请参阅以下示例代码: ``` from dask_cuda import LocalCUDACluster import dask_cudf import cupy as cp import dask # Start a Dask CUDA cluster with 2 workers cluster = LocalCUDACluster(n_workers=2) # Create Dask CUDA DataFrame with some data df = dask_cudf.from_cudf(cudf.DataFrame({'a': cp.array([[1, 2], [3, 4]]), 'b': cp.array([[5, 6], [7, 8]])})) # Example custom function @dask.delayed def my_function(data): # Convert data to CuPy array data = cp.asarray(data) # Calculate sum of columns result = cp.sum(data, axis=0) # Convert result to standard NumPy array result = cp.asnumpy(result) return result # Call custom function on Dask CUDA DataFrame result = df.map_partitions(my_function).compute() print(result) ``` 运行以上代码后,将在CUDA集群上并行执行自定义函数,并打印结果。请注意,由于经过延迟装饰器,最终的`result`变量将是Dask延迟对象。可以通过将其转换为标准NumPy数组来获取实际结果。

python dask用法?

Dask是一个用于并行计算的Python库,可以用于分布式计算。使用Dask可以处理更大规模的数据,使得大型数据集的计算更加轻松。Dask中提供的API与Python原生的接口相似,可以使用一些内置函数,例如map、filter和groupby等。使用Dask,可以利用集群进行分布式计算,并使用多个CPU和内存资源。例如,可以使用Dask创建并行处理的任务,并利用Dask的调度器执行这些任务。通过这种方式,可以有效地提高计算速度,加快数据处理的速度。

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