我可以创建一个延迟形状的 dask 数组吗

Question

是否可以通过使用其他延迟值指定其形状来从延迟值创建 dask 数组？

我的算法直到计算很晚才给我数组的形状。

最终，我将创建一些具有由我的计算的中间结果指定的形状的块，最终调用da.concatenate所有结果（da.block如果它更灵活的话）

如果我不能，我认为这不会太有害，但如果可以的话会很酷。

示例代码

from dask import delayed
from dask import array as da
import numpy as np

n_shape = (3, 3)
shape = delayed(n_shape, nout=2)
d_shape = (delayed(n_shape[0]), delayed(n_shape[1]))
n = delayed(np.zeros)(n_shape, dtype=np.float)


# this doesn't work
# da.from_delayed(n, shape=shape, dtype=np.float)
# this doesn't work either, but I think goes a little deeper
# into the function call
da.from_delayed(n, shape=d_shape, dtype=np.float)

Answer 1

您不能提供延迟形状，但您可以np.nan在不知道尺寸的任何地方使用作为值来声明形状未知

例子

import random
import numpy as np
import dask
import dask.array as da

@dask.delayed
def f():
    return np.ones((5, random.randint(10, 20)))  # a 5 x ? array

values = [f() for _ in range(5)]
arrays = [da.from_delayed(v, shape=(5, np.nan), dtype=float) for v in values]
x = da.concatenate(arrays, axis=1)

>>> x
dask.array<concatenate, shape=(5, nan), dtype=float64, chunksize=(5, nan)>

>>> x.shape
(5, np.nan)

>>> x.compute().shape
(5, 88)

文档

请参阅http://dask.pydata.org/en/latest/array-chunks.html#unknown-chunks