பைத்தானில் CPU/GPU-விழிப்புணர்வு வகுப்புகளுக்கான டைனமிக் ஹெரிட்டன்ஸ்

பைத்தானில் நிபந்தனை மரபுரிமையுடன் டைனமிக் அரே கையாளுதல்

இந்த தீர்வு CPU/GPU-அஞ்ஞான வரிசை கையாளுதலுக்காக NumPy மற்றும் CuPy ஐப் பயன்படுத்தி பைத்தானில் மாறும் பரம்பரையை நிரூபிக்கிறது. இது நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் மட்டுத்தன்மைக்கு பைத்தானின் பொருள் சார்ந்த நிரலாக்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது.

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)

வகுப்பு மடக்குதலைப் பயன்படுத்தி மாற்று அணுகுமுறை

உள்ளீட்டு வகையின் அடிப்படையில் CPU/GPU நடத்தையை மாறும் வகையில் இந்த தீர்வு ரேப்பர் வகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. சுத்தமான குறியீடு மற்றும் கவலைகளைப் பிரிப்பதில் கவனம் செலுத்தப்படுகிறது.

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)

இரண்டு தீர்வுகளுக்கான அலகு சோதனைகள்

CPU மற்றும் GPU சூழல்களில் எதிர்பார்த்தபடி தீர்வுகள் செயல்படுவதை உறுதி செய்வதற்கான அலகு சோதனைகள்.

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()

பைத்தானில் உள்ள டைனமிக் இன்ஹெரிட்டன்ஸ் பற்றிய முக்கியமான கேள்விகள்

1. டைனமிக் பரம்பரை என்றால் என்ன?
2. டைனமிக் இன்ஹெரிட்டன்ஸ் ஒரு வகுப்பை அதன் நடத்தை அல்லது பெற்றோர் வகுப்பை உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் இயக்க நேரத்தில் மாற்ற அனுமதிக்கிறது. NumPy மற்றும் CuPy.
3. எப்படி செய்கிறது get_array_module வேலை?
4. இந்த CuPy செயல்பாடு ஒரு வரிசை a என்பதை தீர்மானிக்கிறது NumPy அல்லது CuPy உதாரணமாக, செயல்பாடுகளுக்கு பின்தளத்தில் தேர்வை செயல்படுத்துகிறது.
5. பங்கு என்ன view() பரம்பரையில்?
6. தி view() NumPy மற்றும் CuPy இரண்டிலும் உள்ள முறை ஒரே தரவுடன் ஒரு புதிய வரிசை நிகழ்வை உருவாக்குகிறது, ஆனால் அதற்கு வேறு வகுப்பை ஒதுக்குகிறது.
7. டைனமிக் மரபு எவ்வாறு செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது?
8. மேம்படுத்தப்பட்ட பின்தளங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் மற்றும் தேவையற்ற தர்க்கத்தைத் தவிர்ப்பதன் மூலம், டைனமிக் பரம்பரை திறமையான CPU மற்றும் GPU பயன்பாட்டை உறுதி செய்கிறது.
9. எதிர்காலத்தில் கூடுதல் பின்தளங்களைச் சேர்க்கலாமா?
10. ஆம், உங்கள் டைனமிக் இன்ஹெரிட்டன்ஸ் லாஜிக்கை மாடுலராக வடிவமைப்பதன் மூலம், ஏற்கனவே உள்ள குறியீட்டை மீண்டும் எழுதாமல் TensorFlow அல்லது JAX போன்ற நூலகங்களைச் சேர்க்கலாம்.

எஃபெக்டிவ் டைனமிக் இன்ஹெரிட்டன்ஸிற்கான முக்கிய குறிப்புகள்

பைத்தானில் உள்ள டைனமிக் ஹெரிட்டன்ஸ் நெகிழ்வான மற்றும் வன்பொருள்-அஞ்ஞான வகுப்புகளை உருவாக்க ஒரு சக்திவாய்ந்த வழியை வழங்குகிறது. மட்டு மற்றும் திறமையான வடிவமைப்புகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம், NumPy மற்றும் CuPy போன்ற பல்வேறு பின்தளங்களுக்கு ஏற்ப உங்கள் குறியீடு பராமரிக்கக்கூடியதாக இருப்பதை உறுதிசெய்கிறீர்கள். அளவிடுதல் மற்றும் செயல்திறன் தேவைப்படும் திட்டங்களுக்கு இந்த பல்துறை நன்மைகள்.

இந்தக் கட்டுரையில் காட்டப்பட்டுள்ளதைப் போன்ற தீர்வுகளைச் சேர்ப்பது, டொமைன் சார்ந்த சவால்களைத் தீர்ப்பதில் டெவலப்பர்கள் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது. CPU முன்மாதிரிகளில் இருந்து GPU-அதிக பணிச்சுமைகளுக்கு மாறுதல் போன்ற நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகள், மாற்றியமைக்கக்கூடிய குறியீட்டின் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகின்றன. இந்த கொள்கைகளுடன், டைனமிக் பரம்பரை வலுவான பைதான் நிரலாக்கத்தின் ஒரு மூலக்கல்லாக மாறுகிறது. 💡