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避免使用Dask机会性缓存（或其他方法）的策略
创始人
2024-12-16 13:31:53
0次

避免使用Dask机会性缓存的策略是通过设置适当的参数，禁用或限制缓存的使用。以下是一些解决方法和代码示例：

  1. 禁用Dask机会性缓存:
import dask
dask.config.set({'distributed.scheduler.locks': False})

此代码将禁用Dask的机会性缓存。

  1. 限制Dask机会性缓存的大小:
import dask
dask.config.set({'distributed.scheduler.locks.max-num': 100})

此代码将限制Dask机会性缓存的大小为100个。

  1. 手动控制Dask机会性缓存:
import dask

@dask.delayed
def my_function(x):
    # 执行一些操作
    return result

# 手动控制缓存的使用
with dask.config.set({'distributed.scheduler.locks': False}):
    result1 = my_function(1).compute()
    result2 = my_function(2).compute()

在此代码示例中，使用dask.delayed装饰器将函数转换为延迟执行函数，并在计算结果时禁用了Dask机会性缓存。

通过这些策略，您可以根据需要禁用或限制Dask机会性缓存的使用，并手动控制缓存的行为。

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