Kế thừa động cho các lớp nhận biết CPU/GPU trong Python

Xử lý mảng động với tính kế thừa có điều kiện trong Python

Giải pháp này thể hiện tính kế thừa động trong Python bằng cách sử dụng NumPy và CuPy để xử lý mảng không xác định CPU/GPU. Nó sử dụng lập trình hướng đối tượng của Python để có tính linh hoạt và mô đun hóa.

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)

Phương pháp thay thế bằng cách sử dụng gói lớp

Giải pháp này sử dụng lớp trình bao bọc để ủy quyền động hành vi CPU/GPU dựa trên loại đầu vào. Trọng tâm là mã sạch và tách biệt các mối quan tâm.

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)

Kiểm tra đơn vị cho cả hai giải pháp

Kiểm tra đơn vị để đảm bảo các giải pháp hoạt động như mong đợi trên các môi trường CPU và 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()

Các câu hỏi cơ bản về Kế thừa động trong Python

1. Kế thừa động là gì?
2. Kế thừa động cho phép một lớp điều chỉnh hành vi của nó hoặc lớp cha trong thời gian chạy dựa trên đầu vào, như chuyển đổi giữa NumPy Và CuPy.
3. Làm thế nào get_array_module công việc?
4. Hàm CuPy này xác định xem một mảng có phải là một NumPy hoặc CuPy ví dụ, cho phép lựa chọn phụ trợ cho các hoạt động.
5. Vai trò của là gì view() trong quyền thừa kế?
6. các view() trong cả NumPy và CuPy đều tạo một thể hiện mảng mới có cùng dữ liệu nhưng gán cho nó một lớp khác.
7. Kế thừa động cải thiện hiệu suất như thế nào?
8. Bằng cách chọn các chương trình phụ trợ được tối ưu hóa và tránh logic dư thừa, tính kế thừa động đảm bảo việc sử dụng CPU và GPU hiệu quả.
9. Tôi có thể thêm các chương trình phụ trợ bổ sung trong tương lai không?
10. Có, bằng cách thiết kế logic kế thừa động theo mô-đun, bạn có thể bao gồm các thư viện như TensorFlow hoặc JAX mà không cần viết lại mã hiện có.

Những bài học quan trọng để kế thừa động hiệu quả

Kế thừa động trong Python cung cấp một cách mạnh mẽ để tạo các lớp linh hoạt và không phụ thuộc vào phần cứng. Bằng cách chọn các thiết kế mô-đun và hiệu quả, bạn đảm bảo rằng mã của mình vẫn có thể duy trì được trong khi thích ứng với các chương trình phụ trợ khác nhau như NumPy và CuPy. Tính linh hoạt này mang lại lợi ích cho các dự án đòi hỏi khả năng mở rộng và hiệu suất.

Việc kết hợp các giải pháp như những giải pháp được trình bày trong bài viết này cho phép các nhà phát triển tập trung vào giải quyết các thách thức theo từng miền cụ thể. Các ví dụ trong thế giới thực, chẳng hạn như chuyển đổi từ nguyên mẫu CPU sang khối lượng công việc nặng về GPU, nêu bật tầm quan trọng của mã có khả năng thích ứng. Với những nguyên tắc này, tính kế thừa động trở thành nền tảng của lập trình Python mạnh mẽ. 💡