Python libvips/pyvips延迟与并发的'write_to_memory'调用

我试图同时从较大的多通道tiff图像生成较小的图像分片，并且在最初的几个shrink.write_to_memory（）调用中会遇到较大的延迟（转换为numpy数组是管道中的一个必要部分）

我的代码如下：

shrink = shrink.reduce(scale_factor, scale_factor, kernel="linear")
image = np.ndarray(buffer=shrink.write_to_memory(),
                       dtype=format_to_dtype[shrink.format],
                       shape=[shrink.height, shrink.width])

上面的第二行在开始几次通话时需要30秒以上的时间，然后再进行后续通话加速。

收缩

图像仅为~128x128

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如果您有任何建议，我们将不胜感激。

因为libvips很懒惰，所以速度在某种程度上取决于您处理管道中的内容。你需要发布一个完整的小例子来说明这个问题。如果这些是ML管道的补丁，请查看