à¨à¨¤à©à¨¸à¨¼à©à¨² à¨µà¨¿à¨°à¨¾à¨¸à¨¤ à¨à© à¨¹à©?

à¨à¨¿à¨µà©à¨ à¨à¨°à¨¦à¨¾ à¨¹à© get_array_module à¨à©°à¨®?

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ CPU/GPU-ਜਾਗਰੂਕ

Alice Dupont

ਸ਼ਨਿੱਚਰਵਾਰ, 30 ਨਵੰਬਰ 2024 2:18:58 ਬਾ.ਦੁ.

ਲਚਕਦਾਰ ਐਰੇ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਲਈ ਅਡੈਪਟਿਵ ਪਾਈਥਨ ਕਲਾਸਾਂ ਬਣਾਉਣਾ

ਪਾਈਥਨ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ CPU ਅਤੇ GPU ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 📊 ਭਾਵੇਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਾਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ, ਸਹਿਜ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐਰੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਕਲਾਸ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ CPU ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ NumPy ਜਾਂ GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਲਈ CuPy ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਹ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ? ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਰਤੀਆ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਢਾਂਚੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਔਖਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬੱਗ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਸਾਫ਼, ਸਿਧਾਂਤਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ? ਆਉ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ।

ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤੀਆ ਵਿਰਾਸਤ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਾਂਗੇ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਮੂਰਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। 🚀

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()

ਮਾਡਯੂਲਰ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿਰਾਸਤ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣਾ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਚਾਰ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਵਰਤਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਕ ਰੱਖ ਕੇ NumPy ਜਾਂ CuPy ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਤੋਂ ਵੱਖ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਸਹਾਇਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਸਮਰਪਿਤ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਬੈਕਐਂਡ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ API ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੋਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਯੂਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਿਹਤਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ GPU- ਭਾਰੀ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ। ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ get_array_module ਬਿਲਟ-ਇਨ CuPy ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਕੇ ਬੈਕਐਂਡ ਚੋਣ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕਸਟਮ ਤਰਕ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ array.view ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਬੇਲੋੜੀ ਡੇਟਾ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਐਰੇ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ⚙️

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਬਹੁ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇੱਕ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ NumPy ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ CuPy ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ GPUs ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੋਡ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੀਪੀਯੂ ਅਤੇ ਜੀਪੀਯੂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬੱਗ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਮਾਡਯੂਲਰਿਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪਾਈਥਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। 🚀

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿਰਾਸਤ ਬਾਰੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਵਾਲ

ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਕੀ ਹੈ?
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.
ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ get_array_module ਕੰਮ?
ਇਹ CuPy ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਐਰੇ a ਹੈ NumPy ਜਾਂ CuPy ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬੈਕਐਂਡ ਚੋਣ ਨੂੰ ਯੋਗ ਕਰਨਾ।
ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ view() ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ?
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।
ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦੀ ਹੈ?
ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਬੈਕਐਂਡ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਤਰਕ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਰਾਸਤ ਕੁਸ਼ਲ CPU ਅਤੇ GPU ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਮੈਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਬੈਕਐਂਡ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
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। 💡

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿਰਾਸਤ ਲਈ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ

NumPy ਦੇ ndarray ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ। ਫੇਰੀ NumPy ndarray ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
GPU-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ CuPy ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਗਾਈਡ। ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ CuPy ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
ਮਾਡਿਊਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਬੇਸ ਕਲਾਸਾਂ (ਏਬੀਸੀ) ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ। ਨੂੰ ਵੇਖੋ ਪਾਈਥਨ ABC ਮੋਡੀਊਲ .
ਪਾਈਥਨ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਯੂਨੀਅਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਚੈੱਕ ਕਰੋ ਪਾਈਥਨ ਟਾਈਪਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ .
CPU ਅਤੇ GPU ਅਗਿਆਨੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਝਾਅ। ਪੜ੍ਹੋ CuPy ਉਦਾਹਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ .

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ CPU/GPU-ਜਾਗਰੂਕ ਕਲਾਸਾਂ ਲਈ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਵਿਰਾਸਤ