పైథాన్‌లో CPU/GPU-అవేర్ క్లాస్‌ల కోసం డైనమిక్ ఇన్హెరిటెన్స్

పైథాన్‌లో షరతులతో కూడిన వారసత్వంతో డైనమిక్ అర్రే హ్యాండ్లింగ్

ఈ పరిష్కారం CPU/GPU-అజ్ఞాతవాసి శ్రేణి నిర్వహణ కోసం NumPy మరియు CuPyని ఉపయోగించి పైథాన్‌లో డైనమిక్ వారసత్వాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది వశ్యత మరియు మాడ్యులారిటీ కోసం పైథాన్ యొక్క ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ ప్రోగ్రామింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

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)

క్లాస్ ర్యాపింగ్ ఉపయోగించి ప్రత్యామ్నాయ విధానం

ఈ పరిష్కారం ఇన్‌పుట్ రకం ఆధారంగా CPU/GPU ప్రవర్తనను డైనమిక్‌గా అప్పగించడానికి రేపర్ క్లాస్‌ని ఉపయోగిస్తుంది. క్లీన్ కోడ్ మరియు ఆందోళనల విభజనపై దృష్టి కేంద్రీకరించబడింది.

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)

రెండు పరిష్కారాల కోసం యూనిట్ పరీక్షలు

CPU మరియు GPU పరిసరాలలో ఆశించిన విధంగా పరిష్కారాలు పనిచేస్తాయని నిర్ధారించడానికి యూనిట్ పరీక్షలు.

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()

పైథాన్‌లో డైనమిక్ ఇన్హెరిటెన్స్ గురించి ముఖ్యమైన ప్రశ్నలు

1. డైనమిక్ వారసత్వం అంటే ఏమిటి?
2. డైనమిక్ వారసత్వం ఒక తరగతికి మారడం వంటి ఇన్‌పుట్ ఆధారంగా రన్‌టైమ్‌లో దాని ప్రవర్తనను లేదా పేరెంట్ క్లాస్‌ని సర్దుబాటు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. NumPy మరియు CuPy.
3. ఎలా చేస్తుంది get_array_module పని?
4. ఈ CuPy ఫంక్షన్ శ్రేణి a కాదా అని నిర్ణయిస్తుంది NumPy లేదా CuPy ఉదాహరణకు, కార్యకలాపాల కోసం బ్యాకెండ్ ఎంపికను ప్రారంభించడం.
5. పాత్ర ఏమిటి view() వారసత్వం లో?
6. ది view() NumPy మరియు CuPy రెండింటిలోని పద్ధతి ఒకే డేటాతో కొత్త శ్రేణి ఉదాహరణను సృష్టిస్తుంది కానీ దానికి వేరే తరగతిని కేటాయించింది.
7. డైనమిక్ వారసత్వం పనితీరును ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది?
8. ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన బ్యాకెండ్‌లను ఎంచుకోవడం ద్వారా మరియు అనవసరమైన లాజిక్‌ను నివారించడం ద్వారా, డైనమిక్ వారసత్వం సమర్థవంతమైన CPU మరియు GPU వినియోగాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
9. నేను భవిష్యత్తులో అదనపు బ్యాకెండ్‌లను జోడించవచ్చా?
10. అవును, మీ డైనమిక్ ఇన్హెరిటెన్స్ లాజిక్‌ను మాడ్యులర్‌గా డిజైన్ చేయడం ద్వారా, మీరు ఇప్పటికే ఉన్న కోడ్‌ని తిరిగి వ్రాయకుండానే TensorFlow లేదా JAX వంటి లైబ్రరీలను చేర్చవచ్చు.

ఎఫెక్టివ్ డైనమిక్ ఇన్హెరిటెన్స్ కోసం కీ టేకావేస్

పైథాన్‌లోని డైనమిక్ వారసత్వం అనువైన మరియు హార్డ్‌వేర్-అజ్ఞేయ తరగతులను సృష్టించడానికి శక్తివంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. మాడ్యులర్ మరియు సమర్థవంతమైన డిజైన్‌లను ఎంచుకోవడం ద్వారా, మీరు NumPy మరియు CuPy వంటి విభిన్న బ్యాకెండ్‌లకు అనుగుణంగా మీ కోడ్ మెయింటెనబుల్‌గా ఉండేలా చూసుకుంటారు. ఈ బహుముఖ ప్రజ్ఞ స్కేలబిలిటీ మరియు పనితీరు అవసరమయ్యే ప్రాజెక్ట్‌లకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది.

ఈ కథనంలో ప్రదర్శించబడిన వాటి వంటి పరిష్కారాలను చేర్చడం వలన డెవలపర్‌లు డొమైన్-నిర్దిష్ట సవాళ్లను పరిష్కరించడంపై దృష్టి కేంద్రీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. CPU ప్రోటోటైప్‌ల నుండి GPU-భారీ పనిభారానికి మారడం వంటి వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు, అనుకూల కోడ్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తాయి. ఈ సూత్రాలతో, డైనమిక్ వారసత్వం బలమైన పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్‌కు మూలస్తంభంగా మారుతుంది. 💡