Warisan Dinamik untuk Kelas CPU/GPU-Aware dalam Python

Pengendalian Tatasusunan Dinamik dengan Warisan Bersyarat dalam Python

Penyelesaian ini menunjukkan warisan dinamik dalam Python menggunakan NumPy dan CuPy untuk pengendalian tatasusunan CPU/GPU-agnostik. Ia menggunakan pengaturcaraan berorientasikan objek Python untuk fleksibiliti dan modulariti.

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)

Pendekatan Alternatif Menggunakan Pembungkusan Kelas

Penyelesaian ini menggunakan kelas pembalut untuk mewakilkan gelagat CPU/GPU secara dinamik berdasarkan jenis input. Tumpuan adalah pada kod bersih dan pengasingan kebimbangan.

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)

Ujian Unit untuk Kedua-dua Penyelesaian

Ujian unit untuk memastikan penyelesaian berfungsi seperti yang diharapkan merentas persekitaran CPU dan GPU.

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()

Soalan Penting Mengenai Warisan Dinamik dalam Python

1. Apakah warisan dinamik?
2. Warisan dinamik membenarkan kelas melaraskan gelagatnya atau kelas induknya pada masa jalan berdasarkan input, seperti bertukar antara NumPy dan CuPy.
3. Bagaimana get_array_module kerja?
4. Fungsi CuPy ini menentukan sama ada tatasusunan ialah a NumPy atau CuPy contohnya, membolehkan pemilihan bahagian belakang untuk operasi.
5. Apakah peranan view() dalam warisan?
6. The view() kaedah dalam kedua-dua NumPy dan CuPy mencipta contoh tatasusunan baharu dengan data yang sama tetapi memberikannya kelas yang berbeza.
7. Bagaimanakah warisan dinamik meningkatkan prestasi?
8. Dengan memilih bahagian belakang yang dioptimumkan dan mengelakkan logik berlebihan, warisan dinamik memastikan penggunaan CPU dan GPU yang cekap.
9. Bolehkah saya menambah hujung belakang tambahan pada masa hadapan?
10. Ya, dengan mereka bentuk logik warisan dinamik anda secara modular, anda boleh memasukkan perpustakaan seperti TensorFlow atau JAX tanpa menulis semula kod sedia ada.

Pengambilan Utama untuk Warisan Dinamik Berkesan

Warisan dinamik dalam Python menyediakan cara yang berkuasa untuk mencipta kelas yang fleksibel dan perkakasan-agnostik. Dengan memilih reka bentuk modular dan cekap, anda memastikan bahawa kod anda kekal boleh diselenggara sambil menyesuaikan diri dengan bahagian belakang yang berbeza seperti NumPy dan CuPy. Keserbagunaan ini memberi manfaat kepada projek yang memerlukan skalabiliti dan prestasi.

Menggabungkan penyelesaian seperti yang ditunjukkan dalam artikel ini membolehkan pembangun menumpukan pada menyelesaikan cabaran khusus domain. Contoh dunia nyata, seperti peralihan daripada prototaip CPU kepada beban kerja GPU yang berat, menyerlahkan kepentingan kod boleh disesuaikan. Dengan prinsip ini, warisan dinamik menjadi asas pengaturcaraan Python yang mantap. 💡