我有一个问题，当索引到由3D tiffs文件夹构建的dask数组时，如何减少文件io的dask.delayed几乎完全as described in the docs，并且类似于dask-image ：我的4D（tzyx）dask.array<stack, shape=(600, 65, 512, 512), dtype=uint16, chunksize=(1, 65, 512, 512), chunktype=numpy.ndarray>由一堆dask.delayed(skimage.io.imread)调用构成，这些调用读取3D tiff堆栈。
借助机会缓存，我可以在3D视图上最小化io事件（即多次调用stack[0].compute()只会读取tiff文件一次），但是如果我顺序地索引到该堆栈中如在更改z位置时所做的操作（例如stack[0,1].compute() ... stack[0,2].compute() ...）在不同的平面上，则z堆栈的每个“平面”都会产生新的读取。我想知道最好的解决方案是否是制作一个不同的dask.delayed图像读取器函数，该函数具有自己的简单缓存机制来重新传送最近读取的文件（例如，使用cachey.memoize） ，或者我是否通常可以更好地使用dask.array API来避免多次读取。
（为此，我的应用程序正在使用napari图像查看器工作）。
感谢任何建议！
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我怀疑这是Dask的优化策略遇到的问题。我建议您在每种情况下都尝试.compute(optimize_graph=False)，看看是否有帮助。