`Client.compute` doesn't materialize delayed chunk of persisted array if provided as a dict value
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 65/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- distributed-systems
Direzione di ricerca
Inizia dal punto di ingresso Client.compute e riproduci il problema usando l’esempio delayed_chunk fornito su Dask 2024.12.0. Confronta le chiamate diretta, con una lista e con un valore di dizionario; il lavoro è completato quando la forma dizionario restituisce un numpy.ndarray calcolato sotto la chiave 'x', in corrispondenza con le altre forme e con il comportamento segnalato per 2024.11.2.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Describe the issue:
When persisting a dask array and trying to compute one of its chunks, the return value is the dask key instead of the computed array if the chunk is provided as a dict value.
Minimal Complete Verifiable Example:
import dask.array as da
from dask.distributed import Client
if __name__ == '__main__':
client = Client()
X = da.random.random((100, 2), chunks=(100, 2)).persist()
delayed_chunk = X.to_delayed()[0, 0]
print(type(client.compute(delayed_chunk).result())) # numpy.ndarray
print(type(client.compute([delayed_chunk])[0].result())) # numpy.ndarray
print(type(client.compute({'x': delayed_chunk}).result()['x'])) # tuple (the dask key)
Anything else we need to know?:
On 2024.11.2 these all return an array.
Environment:
- Dask version: 2024.12.0
- Python version: 3.10.16
- Operating System: Ubuntu
- Install method (conda, pip, source):
pip install dask[distributed]
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.7k
- Fork
- 778
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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