पायथनमधील CPU/GPU-अवेअर क्लासेससाठी डायनॅमिक इनहेरिटन्स

पायथनमध्ये कंडिशनल इनहेरिटन्ससह डायनॅमिक ॲरे हँडलिंग

हे समाधान CPU/GPU-अज्ञेयवादी ॲरे हाताळणीसाठी NumPy आणि CuPy वापरून Python मध्ये डायनॅमिक इनहेरिटन्स दाखवते. हे लवचिकता आणि मॉड्यूलरिटीसाठी पायथनच्या ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंगचा वापर करते.

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 रॅपिंग वापरून पर्यायी दृष्टीकोन

हे सोल्यूशन इनपुट प्रकारावर आधारित CPU/GPU वर्तन डायनॅमिकपणे नियुक्त करण्यासाठी रॅपर क्लास वापरते. स्वच्छ संहिता आणि चिंता वेगळे करण्यावर लक्ष केंद्रित केले आहे.

१

दोन्ही उपायांसाठी युनिट चाचण्या

CPU आणि GPU वातावरणात अपेक्षेप्रमाणे उपाय कार्य करतात याची खात्री करण्यासाठी युनिट चाचण्या.

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()

पायथनमधील डायनॅमिक इनहेरिटन्सबद्दल आवश्यक प्रश्न

1. डायनॅमिक वारसा म्हणजे काय?
2. डायनॅमिक इनहेरिटन्स वर्गाला त्याचे वर्तन किंवा रनटाइममध्ये रनटाइममध्ये समायोजित करण्यास अनुमती देते, जसे की स्विच करणे NumPy आणि CuPy.
3. कसे करते get_array_module काम?
4. हे CuPy फंक्शन ॲरे आहे की नाही हे ठरवते NumPy किंवा CuPy उदाहरणार्थ, ऑपरेशन्ससाठी बॅकएंड निवड सक्षम करणे.
5. ची भूमिका काय आहे ७ वारसा मध्ये?
6. द ७ NumPy आणि CuPy दोन्हीमधील पद्धत समान डेटासह नवीन ॲरे उदाहरण तयार करते परंतु त्यास भिन्न वर्ग नियुक्त करते.
7. डायनॅमिक वारसा कामगिरी कशी सुधारते?
8. ऑप्टिमाइझ केलेले बॅकएंड निवडून आणि अनावश्यक तर्क टाळून, डायनॅमिक इनहेरिटन्स कार्यक्षम CPU आणि GPU वापर सुनिश्चित करते.
9. मी भविष्यात अतिरिक्त बॅकएंड जोडू शकतो?
10. होय, तुमचे डायनॅमिक इनहेरिटन्स लॉजिक मॉड्यूलरली डिझाइन करून, तुम्ही विद्यमान कोड पुन्हा न लिहिता TensorFlow किंवा JAX सारख्या लायब्ररींचा समावेश करू शकता.

प्रभावी डायनॅमिक इनहेरिटन्ससाठी महत्त्वाचे उपाय

पायथनमधील डायनॅमिक इनहेरिटन्स लवचिक आणि हार्डवेअर-अज्ञेयवादी वर्ग तयार करण्याचा एक शक्तिशाली मार्ग प्रदान करतो. मॉड्यूलर आणि कार्यक्षम डिझाईन्स निवडून, तुम्ही NumPy आणि CuPy सारख्या वेगवेगळ्या बॅकएंडशी जुळवून घेताना तुमचा कोड राखण्यायोग्य राहील याची खात्री करता. या अष्टपैलुत्वामुळे स्केलेबिलिटी आणि कामगिरी आवश्यक असलेल्या प्रकल्पांना फायदा होतो.

या लेखात दर्शविल्याप्रमाणे उपायांचा समावेश केल्याने विकासकांना डोमेन-विशिष्ट आव्हाने सोडवण्यावर लक्ष केंद्रित करण्याची अनुमती मिळते. वास्तविक-जगातील उदाहरणे, जसे की CPU प्रोटोटाइपपासून GPU-हेवी वर्कलोड्समध्ये संक्रमण, अनुकूलनीय कोडचे महत्त्व हायलाइट करतात. या तत्त्वांसह, डायनॅमिक इनहेरिटन्स हा मजबूत पायथन प्रोग्रामिंगचा आधारस्तंभ बनतो. 💡