Python 模塊不總是可用時的最佳實踐

Question

我有一個在 cuda 上運行的 Python 代碼。 現在我需要支持無法運行 cuda 的新部署設備，因為它們沒有 Nvidia GPU。 由於我在代碼中有很多cupy導入，我想知道這種情況的最佳實踐是什么。

例如，我可能必須根據 cuda 的可用性導入某些類。 這看起來很惡心。 我可以遵循任何好的編程模式嗎？

例如，我最終會做這樣的事情：

from my_custom_autoinit import is_cupy_available
if is_cupy_available:
    import my_module_that_uses_cupy

其中my_custom_autoinit.py是：

try:
    import cupy as cp
    is_cupy_available = True
except ModuleNotFoundError:
    is_cupy_available = False

這帶來了一個令人討厭的缺點：每次我想使用my_module_that_uses_cupy時，我都需要檢查cupy是否可用。 我個人不喜歡這個，我猜有人想出了比這更好的東西。 謝謝

Answer 1

您可以在項目中添加一個名為cupywrapper的模塊，其中包含您的try..except

Cupywrapper.py

try:
    import cupy as cp
    is_cupy_available = True
except ModuleNotFoundError:
    import numpy as cp
    is_cupy_available = False

我假設您可以用numpy代替cupy ，因為來自網站：

CuPy的接口與NumPy高度兼容； 在大多數情況下，它可以用作替代品。 您只需在 Python 代碼中用 cupy 替換 numpy 即可。

然后，在您的代碼中，您將執行以下操作：

import cupywrapper
cp = cupywrapper.cp

# Now cp is either cupy or numpy
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = cp.dot(x, y)

print(z)
print("cupy? ", cupywrapper.is_cupy_available)

在我的電腦上，我沒有安裝cupy ，這回落到numpy.dot ，給出 output

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cupy? False