分布式dask：将驻留在不同工作者上的向量集合相加

我有一个很大的向量集，这些向量是根据不同的数据计算的，因此它们位于不同的工作者身上。以下代码是最有效的吗

grads = [client.submit(compute_grad, x) for x in xs] # list of futures
gradsum_future = client.compute(db.from_sequence(grads).fold(operator.add))
gradsum = client.gather(gradsum_future)

---

下面是我如何实现它的——这对你有用吗

grads=client.map（compute_grad，xs）
gradsum\u future=client.submit（sum，grads）
gradsum=gradsum_future.result（）

上述代码会因按键错误而不确定地失败

xs

的类型是什么，

compute\u grad

产生什么？这些有多大？X是通过pickle发送的小python对象。compute_grad生成具有200万个浮点的numpy数组