ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ CPU/GPU-ਜਾਗਰੂਕ ਕਲਾਸਾਂ ਲਈ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿਰਾਸਤ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਵਿਰਾਸਤ ਨਾਲ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਐਰੇ ਹੈਂਡਲਿੰਗ

ਇਹ ਹੱਲ CPU/GPU-ਅਗਨੋਸਟਿਕ ਐਰੇ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਲਈ NumPy ਅਤੇ CuPy ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਆਬਜੈਕਟ-ਓਰੀਐਂਟਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

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)

ਕਲਾਸ ਰੈਪਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ

ਇਹ ਹੱਲ ਇਨਪੁਟ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ CPU/GPU ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੌਂਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰੈਪਰ ਕਲਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੋਕਸ ਸਾਫ਼ ਕੋਡ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ 'ਤੇ ਹੈ।

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)

ਦੋਵਾਂ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ

CPU ਅਤੇ GPU ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਹੱਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ।

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()

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿਰਾਸਤ ਬਾਰੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਵਾਲ

1. ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਕੀ ਹੈ?
2. ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿਰਾਸਤ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰਨਟਾਈਮ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਵਹਾਰ ਜਾਂ ਪੇਰੈਂਟ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਣਾ NumPy ਅਤੇ CuPy.
3. ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ get_array_module ਕੰਮ?
4. ਇਹ CuPy ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਐਰੇ a ਹੈ NumPy ਜਾਂ CuPy ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬੈਕਐਂਡ ਚੋਣ ਨੂੰ ਯੋਗ ਕਰਨਾ।
5. ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ view() ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ?
6. ਦ view() NumPy ਅਤੇ CuPy ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਧੀ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਐਰੇ ਉਦਾਹਰਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਕਲਾਸ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
7. ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦੀ ਹੈ?
8. ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਬੈਕਐਂਡ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਤਰਕ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਕੁਸ਼ਲ CPU ਅਤੇ GPU ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
9. ਕੀ ਮੈਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਬੈਕਐਂਡ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
10. ਹਾਂ, ਆਪਣੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਮਾਡਿਊਲਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ TensorFlow ਜਾਂ JAX ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਲਈ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿਰਾਸਤ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਅਗਨੋਸਟਿਕ ਕਲਾਸਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਿਊਲਰ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ NumPy ਅਤੇ CuPy ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੈਕਐਂਡਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ CPU ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਾਂ ਤੋਂ GPU- ਭਾਰੀ ਵਰਕਲੋਡ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੋਡ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਮਜਬੂਤ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦਾ ਅਧਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। 💡