Dask的imread返回MemoryError-在导入时更改块大小

我有一系列*。对numpy来说太大而无法处理的tiff电影 (shape = (1, 9000, 512, 512)) 看起来像是 dask.array.image.imread 可以处理这个问题(根据这个问题的答案: out of core 4D image tif storage as hdf5 python ).

创建阵列时, 达斯克。大堆形象imread公司 当尝试导入任何大文件时,会出现内存错误。然而,它确实可以使用 shape = (1, 20, 512, 512) ,所以我认为这一定与块大小有关。我试着看看是否可以在imread中导入时更改块大小,但我没有找到任何结果。

当达斯克自己的时候 imread 没用,我试过了 dask_imread package ,它似乎有能力将帧分割成块。有趣的是,在创建数组时,它给了我一个运行时警告,但是在 print(foo_array) 仍然返回

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

块大小为 整个文件。
.rechunk((1,20,512,512)) 退货

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

正如所料。

但是,在运行时 .compute() 例如,在数组的任何元素上 print(foo_array[0,1234,123,123].compute()) 给出了一个MemoryError。
我试着导入为 foo_array = imread(file_to_use,chunksize=(1,20,512,512)) 但似乎两者都不是 imread公司 拿 chunksize 作为一个夸尔格。

如何在导入时更改chunksize imread公司 例如(1,20512512)(这似乎是可以管理的)?