ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ CPU/GPU-ಅವೇರ್ ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಇನ್ಹೆರಿಟೆನ್ಸ್

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಉತ್ತರಾಧಿಕಾರದೊಂದಿಗೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಅರೇ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್

ಈ ಪರಿಹಾರವು CPU/GPU-ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿ ಅರೇ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ NumPy ಮತ್ತು CuPy ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಓರಿಯೆಂಟೆಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

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)

ವರ್ಗ ಸುತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನ

ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ CPU/GPU ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಈ ಪರಿಹಾರವು ಹೊದಿಕೆ ವರ್ಗವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೀನ್ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಕಾಳಜಿಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ.

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)

ಎರಡೂ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು

ಸಿಪಿಯು ಮತ್ತು ಜಿಪಿಯು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಪರಿಹಾರಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು.

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()

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಇನ್ಹೆರಿಟೆನ್ಸ್ ಕುರಿತು ಅಗತ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

1. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆನುವಂಶಿಕತೆ ಎಂದರೇನು?
2. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯು ಒಂದು ವರ್ಗವು ತನ್ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಪೋಷಕ ವರ್ಗವನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. NumPy ಮತ್ತು CuPy.
3. ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ get_array_module ಕೆಲಸ?
4. ಈ CuPy ಕಾರ್ಯವು ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು a ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ NumPy ಅಥವಾ CuPy ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಪಾತ್ರ ಏನು view() ಆನುವಂಶಿಕತೆಯಲ್ಲಿ?
6. ದಿ view() NumPy ಮತ್ತು CuPy ಎರಡರಲ್ಲೂ ವಿಧಾನವು ಒಂದೇ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ರಚನೆಯ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಬೇರೆ ವರ್ಗವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
7. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ?
8. ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ತರ್ಕವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಉತ್ತರಾಧಿಕಾರವು ಸಮರ್ಥ CPU ಮತ್ತು GPU ಬಳಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
9. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದೇ?
10. ಹೌದು, ನಿಮ್ಮ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಇನ್ಹೆರಿಟೆನ್ಸ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯದೆಯೇ ನೀವು TensorFlow ಅಥವಾ JAX ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಇನ್ಹೆರಿಟೆನ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್‌ಅವೇಗಳು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್-ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, NumPy ಮತ್ತು CuPy ನಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಈ ಬಹುಮುಖತೆಯು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾದಂತಹ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ CPU ಮೂಲಮಾದರಿಗಳಿಂದ GPU-ಭಾರೀ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಕೋಡ್‌ನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯು ದೃಢವಾದ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗುತ್ತದೆ. 💡