如何从CuPy阵列创建dask阵列？

我正试图用大量数据启动

dask.cluster.Kmeans

。 使用CPU是可以的，因为我用

dask.array

包装

numpy

数组。 由于未在

cupy

中实现功能，因此无法使用GPU

我尝试从CuPy random generator生成随机dask数组时重现Mattew Rocklin示例（），它是有效的，但我不想使用这种情况

用

dask.array

包装

cupy

-不起作用

>>> import dask.array as da
>>> import cupy as cp
>>> da.from_array(cp.arange(100000)).sum().compute()

我期望此数组的和，但得到以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/base.py", line 175, in compute
    (result,) = compute(self, traverse=False, **kwargs)
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/base.py", line 446, in compute
    results = schedule(dsk, keys, **kwargs)
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/threaded.py", line 82, in get
    **kwargs
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/local.py", line 491, in get_async
    raise_exception(exc, tb)
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/compatibility.py", line 130, in reraise
    raise exc
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/local.py", line 233, in execute_task
    result = _execute_task(task, data)
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/core.py", line 119, in _execute_task
    return func(*args2)
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/array/core.py", line 100, in getter
    c = np.asarray(c)
  File "/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/numeric.py", line 538, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: object __array__ method not producing an array

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site packages/dask/base.py”，第175行，在compute中
（结果，）=compute（自我，遍历=False，**kwargs）
compute中的文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site packages/dask/base.py”，第446行
结果=进度表（dsk、键、**kwargs）
文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/threaded.py”，get中的第82行
**夸尔斯
文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site packages/dask/local.py”，第491行，异步获取
raise_异常（exc、tb）
文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/compatibility.py”，第130行，重新登录
加薪
文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site packages/dask/local.py”，第233行，在执行任务中
结果=_执行_任务（任务、数据）
文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site packages/dask/core.py”，第119行，在执行任务中
返回函数（*args2）
文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site-packages/dask/array/core.py”，第100行，在getter中
c=np.asarray（c）
asarray中的文件“/home/ubuntu/miniconda3/envs/cupy/lib/python3.6/site packages/numpy/core/numeric.py”，第538行
返回数组（a，数据类型，copy=False，order=order）
ValueError:对象_数组_方法未生成数组

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那么，如何通过dask数组管理与CuPy的工作呢？

从CuPy数组创建dask数组时，需要提供

da.from_array

关键字参数

asarray=False

。因此，您的代码如下所示

>>将dask.array作为da导入
>>>作为cp导入cupy
>>>da.from_数组（cp.arange（100000），asarray=False）.sum（）.compute（）

你的cupy版本是什么？@mdurant，软件包的版本：

cupy-6.0.0

，

dask-2.0.0

从

默认值安装

谢谢@akirkham，它可以工作。不幸的是，未实现的CuPy功能无法让我有机会在

CuPy

对象的

dask.array

上启动

dask_ml.cluster.KMeans

。感谢您提供的信息，@RostislavPovelikin。如果你知道CuPy缺少哪些功能，你能提出一些关于回购协议的问题吗？我们可以在那里跟进。独立地，您还可以考虑尝试<代码> das-Cuq，这也实现了<代码> kMease>代码>。