Python'da CPU/GPU Uyumlu Sınıflar için Dinamik Kalıtım

Python'da Koşullu Kalıtımla Dinamik Dizi İşleme

Bu çözüm, CPU/GPU'dan bağımsız dizi işleme için NumPy ve CuPy kullanarak Python'da dinamik mirası gösterir. Esneklik ve modülerlik için Python'un nesne yönelimli programlamasını kullanır.

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)

Sınıf Sarma Kullanarak Alternatif Yaklaşım

Bu çözüm, giriş türüne göre CPU/GPU davranışını dinamik olarak devretmek için bir sarmalayıcı sınıfı kullanır. Odak noktası temiz kod ve endişelerin ayrılmasıdır.

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)

Her İki Çözüm İçin Birim Testleri

Çözümlerin CPU ve GPU ortamlarında beklendiği gibi çalıştığından emin olmak için birim testleri.

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()

Python'da Dinamik Kalıtım Hakkında Temel Sorular

1. Dinamik miras nedir?
2. Dinamik miras, bir sınıfın çalışma zamanında davranışını veya ana sınıfını girişe göre ayarlamasına (örneğin, aralarında geçiş yapmasına) olanak tanır. NumPy Ve CuPy.
3. Nasıl get_array_module iş?
4. Bu CuPy işlevi bir dizinin bir dizi olup olmadığını belirler. NumPy veya CuPy Örneğin, işlemler için arka uç seçiminin etkinleştirilmesi.
5. Rolü nedir? view() mirasta mı?
6. view() Hem NumPy hem de CuPy'deki yöntem, aynı verilere sahip yeni bir dizi örneği oluşturur ancak ona farklı bir sınıf atar.
7. Dinamik miras performansı nasıl artırır?
8. Optimize edilmiş arka uçları seçerek ve yedekli mantıktan kaçınarak dinamik miras, verimli CPU ve GPU kullanımını sağlar.
9. Gelecekte ek arka uçlar ekleyebilir miyim?
10. Evet, dinamik miras mantığınızı modüler olarak tasarlayarak, mevcut kodu yeniden yazmaya gerek kalmadan TensorFlow veya JAX gibi kütüphaneleri dahil edebilirsiniz.

Etkili Dinamik Miras için Temel Çıkarımlar

Python'daki dinamik miras, esnek ve donanımdan bağımsız sınıflar oluşturmanın güçlü bir yolunu sağlar. Modüler ve verimli tasarımlar seçerek kodunuzun NumPy ve CuPy gibi farklı arka uçlara uyum sağlarken sürdürülebilir kalmasını sağlarsınız. Bu çok yönlülük, ölçeklenebilirlik ve performans gerektiren projelere fayda sağlar.

Bu makalede gösterilenlere benzer çözümlerin dahil edilmesi, geliştiricilerin alana özgü zorlukları çözmeye odaklanmasına olanak tanır. CPU prototiplerinden GPU ağırlıklı iş yüklerine geçiş gibi gerçek dünyadan örnekler, uyarlanabilir kodun önemini vurguluyor. Bu ilkelerle dinamik miras, sağlam Python programlamanın temel taşı haline gelir. 💡