Python માં CPU/GPU-જાગૃત વર્ગો માટે ડાયનેમિક વારસો

પાયથોનમાં શરતી વારસા સાથે ડાયનેમિક એરે હેન્ડલિંગ

આ સોલ્યુશન CPU/GPU-એગ્નોસ્ટિક એરે હેન્ડલિંગ માટે NumPy અને CuPy નો ઉપયોગ કરીને પાયથોનમાં ડાયનેમિક વારસો દર્શાવે છે. તે લવચીકતા અને મોડ્યુલરિટી માટે પાયથોનના ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ પ્રોગ્રામિંગનો ઉપયોગ કરે છે.

from typing import Union
import numpy as np
import cupy as cp
# Base class for shared functionality
class BaseArray:
    def bar(self, x):
        # Example method: Add x to the array
        return self + x
# Numpy-specific class
class NumpyArray(BaseArray, np.ndarray):
    pass
# CuPy-specific class
class CuPyArray(BaseArray, cp.ndarray):
    pass
# Factory function to handle conditional inheritance
def create_array(foo: Union[np.ndarray, cp.ndarray]):
    if isinstance(foo, cp.ndarray):
        return foo.view(CuPyArray)
    return foo.view(NumpyArray)
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    foo_np = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
    foo_cp = cp.array([1.0, 2.0, 3.0])
    array_np = create_array(foo_np)
    array_cp = create_array(foo_cp)
    print(array_np.bar(2))  # [3.0, 4.0, 5.0]
    print(array_cp.bar(2))  # [3.0, 4.0, 5.0] (on GPU)

વર્ગ રેપિંગનો ઉપયોગ કરીને વૈકલ્પિક અભિગમ

આ સોલ્યુશન ઇનપુટ પ્રકાર પર આધારિત CPU/GPU વર્તનને ગતિશીલ રીતે સોંપવા માટે રેપર ક્લાસનો ઉપયોગ કરે છે. ધ્યાન સ્વચ્છ કોડ અને ચિંતાઓને અલગ કરવા પર છે.

from typing import Union
import numpy as np
import cupy as cp
# Wrapper class for CPU/GPU agnostic operations
class ArrayWrapper:
    def __init__(self, foo: Union[np.ndarray, cp.ndarray]):
        self.xp = cp.get_array_module(foo)
        self.array = foo
    def add(self, value):
        return self.xp.array(self.array + value)
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    foo_np = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
    foo_cp = cp.array([1.0, 2.0, 3.0])
    wrapper_np = ArrayWrapper(foo_np)
    wrapper_cp = ArrayWrapper(foo_cp)
    print(wrapper_np.add(2))  # [3.0, 4.0, 5.0]
    print(wrapper_cp.add(2))  # [3.0, 4.0, 5.0] (on GPU)

બંને ઉકેલો માટે એકમ પરીક્ષણો

સીપીયુ અને જીપીયુ વાતાવરણમાં અપેક્ષા મુજબ સોલ્યુશન્સ કાર્ય કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે એકમ પરીક્ષણો.

import unittest
import numpy as np
import cupy as cp
class TestArrayInheritance(unittest.TestCase):
    def test_numpy_array(self):
        foo = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
        array = create_array(foo)
        self.assertTrue(isinstance(array, NumpyArray))
        self.assertTrue(np.array_equal(array.bar(2), np.array([3.0, 4.0, 5.0])))
    def test_cupy_array(self):
        foo = cp.array([1.0, 2.0, 3.0])
        array = create_array(foo)
        self.assertTrue(isinstance(array, CuPyArray))
        self.assertTrue(cp.array_equal(array.bar(2), cp.array([3.0, 4.0, 5.0])))
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

પાયથોનમાં ડાયનેમિક વારસા વિશેના આવશ્યક પ્રશ્નો

1. ગતિશીલ વારસો શું છે?
2. ડાયનેમિક વારસો એક વર્ગને ઇનપુટના આધારે રનટાઇમ પર તેના વર્તન અથવા પિતૃ વર્ગને સમાયોજિત કરવાની મંજૂરી આપે છે, જેમ કે વચ્ચે સ્વિચ કરવું NumPy અને CuPy.
3. કેવી રીતે કરે છે get_array_module કામ?
4. આ CuPy ફંક્શન નક્કી કરે છે કે શું એરે a છે NumPy અથવા CuPy દાખલા તરીકે, કામગીરી માટે બેકએન્ડ પસંદગીને સક્ષમ કરી રહ્યું છે.
5. ની ભૂમિકા શું છે view() વારસામાં?
6. આ view() NumPy અને CuPy બંનેમાં પદ્ધતિ સમાન ડેટા સાથે એક નવો એરે દાખલો બનાવે છે પરંતુ તેને અલગ વર્ગ સોંપે છે.
7. ગતિશીલ વારસો કામગીરી કેવી રીતે સુધારે છે?
8. ઑપ્ટિમાઇઝ બેકએન્ડ પસંદ કરીને અને બિનજરૂરી તર્કને ટાળીને, ગતિશીલ વારસો કાર્યક્ષમ CPU અને GPU ઉપયોગની ખાતરી કરે છે.
9. શું હું ભવિષ્યમાં વધારાના બેકએન્ડ ઉમેરી શકું?
10. હા, તમારા ડાયનેમિક વારસાગત તર્કને મોડ્યુલર રીતે ડિઝાઇન કરીને, તમે હાલના કોડને ફરીથી લખ્યા વિના ટેન્સરફ્લો અથવા JAX જેવી લાઇબ્રેરીઓનો સમાવેશ કરી શકો છો.

અસરકારક ગતિશીલ વારસા માટે મુખ્ય ઉપાયો

પાયથોનમાં ડાયનેમિક વારસો લવચીક અને હાર્ડવેર-અજ્ઞેયવાદી વર્ગો બનાવવા માટે એક શક્તિશાળી રીત પ્રદાન કરે છે. મોડ્યુલર અને કાર્યક્ષમ ડિઝાઇન પસંદ કરીને, તમે સુનિશ્ચિત કરો છો કે તમારો કોડ NumPy અને CuPy જેવા વિવિધ બેકએન્ડને અનુકૂલિત કરતી વખતે જાળવવા યોગ્ય રહે છે. આ વર્સેટિલિટી એવા પ્રોજેક્ટ્સને લાભ આપે છે જેમાં માપનીયતા અને કામગીરીની જરૂર હોય છે.

આ લેખમાં દર્શાવ્યા જેવા ઉકેલોને સામેલ કરવાથી વિકાસકર્તાઓને ડોમેન-વિશિષ્ટ પડકારોને ઉકેલવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી મળે છે. વાસ્તવિક-વિશ્વના ઉદાહરણો, જેમ કે CPU પ્રોટોટાઇપથી GPU-ભારે વર્કલોડમાં સંક્રમણ, અનુકૂલનક્ષમ કોડના મહત્વને પ્રકાશિત કરે છે. આ સિદ્ધાંતો સાથે, ગતિશીલ વારસો મજબૂત પાયથોન પ્રોગ્રામિંગનો આધાર બની જાય છે. 💡