当我们需要训练一堆数据(大约22GiB)时,我用两种方法进行了测试,生成随机数据,并尝试用Dask训练它,然而,当Dask.array one工作时,Numpy生成的数据会引发异常(消息包:字节对象太大)。有人知道为什么吗? from dask.distributed import Client
from dask_cuda import LocalCUDACluster
from dask import array as da
import numpy as np
import xgboost as xgb
import time
def main(client):
regre
我试图将dask放在我的cuda函数之上,但是当dask返回时,我得到了一个NoneType对象。 from numba import cuda
import numpy as np
from dask.distributed import Client, LocalCluster
@cuda.jit()
def addingNumbersCUDA (big_array, big_array2, save_array):
i = cuda.grid(1)
if i < big_array.shape[0]:
for j in range (big_a
我非常熟悉为CPU分发的Dask。我想探索如何在GPU内核上运行我的代码。当我向LocalCUDACluster提交任务时,我会得到以下错误:
ValueError: tuple is not allowed for map key
这是我的测试用例:
import cupy as cp
import numpy as np
from dask_cuda import LocalCUDACluster
from dask.distributed import Client
cluster = LocalCUDACluster()
c = Client(cluster)
def test_f
我正在尝试使用dask_cudf/dask读取单个大的parquet文件(size > gpu_size),但它当前正在将其读取到单个分区中,我猜测这是从文档字符串推断出的预期行为: dask.dataframe.read_parquet(path, columns=None, filters=None, categories=None, index=None, storage_options=None, engine='auto', gather_statistics=None, **kwargs):
Read a Parquet file into a D
我是哈斯克尔的新手,试着理解函子。我从Data.Either模块获取了以下代码(用Either1替换数据)。我刚刚更新了删除'Either1 a‘,并将其替换为'Either1’(实例函子Either1 where)。
data Either1 a b = Left1 a | Right1 b
instance Functor Either1 where
fmap f (Left1 x) = Left1 x
fmap f (Right1 y) = Right1 (f y)
当我试图加载上面的片段时,我会得到以下错误。
Prelude> :load Sam
我正在使用dask逐行处理文件。然而,达斯克似乎什么也不做。我的代码逻辑如下:
import dask
from dask import delayed
from time import sleep
@dask.delayed
def inc(x):
sleep(1)
print(x)
def test():
for i in range(5):
delayed(inc)(i)
dask.compute(test())
但是,控制台中没有任何输出。为什么?
下面是使用dask和cupy运行的代码片段,我对此有问题。我在Google上运行GPU激活。
基本上,我的问题是,A和的是太大的阵列,所以我使用Dask。在这些太大的内存阵列上,我运行操作,但是我想获得AtW1:,k (作为一个立方体数组),而不损坏我的RAM或GPU内存,因为我需要这个值来进行进一步的操作。我怎样才能做到这一点?
import dask.array as da
import cupy as cp
from dask_cuda import LocalCUDACluster
from dask.distributed import Client
cluster = Loca
前几天我问了一个类似的问题。我试过敲击DASK懒散论坛和他们的讨论论坛,但都没有用。
我目前正试图在CPU上创建一个大内存,将大块数据移动到GPU以执行乘法,然后将其移回CPU。我一直得到一个内存错误,即使是矩阵的大小(512,512,1000)。
我在网上搜索过,有人指出,一个问题可能是内存分配器,它可以被设置为自动完成。但是,我一直得到内存错误。
import cupy as cp
import numpy as np
import dask.array as da
from dask_cuda import LocalCUDACluster
from dask.distributed i
我跟随在Kubernetes/Minikube上部署了一个带有Helm的Dask集群。我安装并部署了以下命令:
helm install dask-chart dask/dask
运行kubectl get services时,我看到调度程序,但是外部IP是none,我无法连接到调度程序:
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
dask-chart-scheduler ClusterIP 10.107.222.251 <none>