पायथन में सीपीयू/जीपीयू-अवेयर क्लासेस के लिए डायनामिक इनहेरिटेंस

पायथन में सशर्त वंशानुक्रम के साथ गतिशील ऐरे हैंडलिंग

यह समाधान सीपीयू/जीपीयू-अज्ञेयवादी सरणी हैंडलिंग के लिए न्यूमपी और क्यूपी का उपयोग करके पायथन में गतिशील विरासत को प्रदर्शित करता है। यह लचीलेपन और मॉड्यूलरिटी के लिए पायथन की ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग को नियोजित करता है।

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)

क्लास रैपिंग का उपयोग करते हुए वैकल्पिक दृष्टिकोण

यह समाधान इनपुट प्रकार के आधार पर सीपीयू/जीपीयू व्यवहार को गतिशील रूप से सौंपने के लिए एक रैपर क्लास का उपयोग करता है। फोकस स्वच्छ कोड और चिंताओं को अलग करने पर है।

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)

दोनों समाधानों के लिए यूनिट परीक्षण

यह सुनिश्चित करने के लिए यूनिट परीक्षण कि समाधान सीपीयू और जीपीयू वातावरण में अपेक्षित रूप से काम करते हैं।

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()

पायथन में गतिशील वंशानुक्रम के बारे में आवश्यक प्रश्न

1. गतिशील वंशानुक्रम क्या है?
2. गतिशील वंशानुक्रम एक वर्ग को इनपुट के आधार पर रनटाइम पर अपने व्यवहार या मूल वर्ग को समायोजित करने की अनुमति देता है, जैसे बीच में स्विच करना NumPy और CuPy.
3. कैसे हुआ get_array_module काम?
4. यह CuPy फ़ंक्शन निर्धारित करता है कि कोई सरणी है या नहीं NumPy या CuPy उदाहरण के लिए, संचालन के लिए बैकएंड चयन को सक्षम करना।
5. की क्या भूमिका है view() विरासत में?
6. view() NumPy और CuPy दोनों में विधि समान डेटा के साथ एक नया ऐरे इंस्टेंस बनाती है लेकिन इसे एक अलग वर्ग प्रदान करती है।
7. गतिशील विरासत प्रदर्शन में सुधार कैसे करती है?
8. अनुकूलित बैकएंड का चयन करके और अनावश्यक तर्क से बचकर, गतिशील विरासत कुशल सीपीयू और जीपीयू उपयोग सुनिश्चित करती है।
9. क्या मैं भविष्य में अतिरिक्त बैकएंड जोड़ सकता हूँ?
10. हां, अपने डायनामिक इनहेरिटेंस लॉजिक को मॉड्यूलर रूप से डिज़ाइन करके, आप मौजूदा कोड को दोबारा लिखे बिना TensorFlow या JAX जैसी लाइब्रेरी शामिल कर सकते हैं।

प्रभावी गतिशील वंशानुक्रम के लिए मुख्य उपाय

पायथन में गतिशील विरासत लचीली और हार्डवेयर-अज्ञेयवादी कक्षाएं बनाने का एक शक्तिशाली तरीका प्रदान करती है। मॉड्यूलर और कुशल डिज़ाइन चुनकर, आप यह सुनिश्चित करते हैं कि NumPy और CuPy जैसे विभिन्न बैकएंड को अनुकूलित करते समय आपका कोड रखरखाव योग्य बना रहे। यह बहुमुखी प्रतिभा स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन की आवश्यकता वाली परियोजनाओं को लाभान्वित करती है।

इस आलेख में प्रदर्शित समाधानों को शामिल करने से डेवलपर्स को डोमेन-विशिष्ट चुनौतियों को हल करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। वास्तविक दुनिया के उदाहरण, जैसे सीपीयू प्रोटोटाइप से जीपीयू-भारी वर्कलोड में संक्रमण, अनुकूलनीय कोड के महत्व पर प्रकाश डालते हैं। इन सिद्धांतों के साथ, गतिशील विरासत मजबूत पायथन प्रोग्रामिंग की आधारशिला बन जाती है। 💡