Python 达斯克'；s imread返回MemoryError-在导入时更改块大小

我有一系列*.tiff电影太大了，numpy无法处理

（shape=（1，9000，512，512））

，看起来

dask.array.image.imread

可以处理这个问题（根据这个问题的答案：）

创建数组时，

dask.array.image.imread

在尝试导入任何大文件时提供MemoryError。但是，它确实可以处理较小的文件堆栈，这些文件具有

shape=（1，20，512，512）

，因此我认为它一定与块大小有关。我试着看看是否可以在imread中导入时更改块大小，但我没有发现任何东西

当dask自己的

imread

不起作用时，我尝试了，它似乎有能力将帧分割成块。有趣的是，它在创建数组时给了我一个运行时警告，但是在打印（foo_数组）时仍然返回

dask.array<from-value, shape=(1, 9000, 512, 512), dtype=uint16, chunksize=(1, 9000, 512, 512)>

dask.array<rechunk-merge, shape=(1, 9000, 512, 512), dtype=uint16, chunksize=(1, 20, 512, 512)>

正如所料

但是，在数组的任何元素上运行

.compute（）

时，例如

print（foo_数组[01234123123].compute（））

会给出内存错误。
我尝试过导入为

foo\u array=imread（file\u to\u use，chunksize=（1,20512512））

，但似乎

imread

都没有将

chunksize

作为一个标记

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如何在导入时将

imread

中的chunksize更改为例如（1,20512512）（这似乎是可以管理的）

我怀疑

dask.array.imread

处理许多小图像的效果比处理单个大图像要好。如果您知道如何仅从大图像中读取一个切片，那么我建议您使用

dask.delayed

和

dask.array.from_delayed

创建自己的数据读取函数。这篇博文可能提供了一个不错的例子：

嗨，马格纳斯，我是《达斯克·伊姆雷德》的作者。当前设置为将第0轴作为帧编号。不过，如果您愿意，我们可以探索其他方法将文件切割成帧（甚至多个轴）。请随意提出回购协议的问题，我们可以讨论更多。感谢您尝试一下dask imread。