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抽象化编程(Abstraction in Programming)

抽象化编程(Abstraction in Programming)是面向对象编程(OOP)中一个非常重要的设计原则,它与我们前面讨论的封装、继承、多态紧密相关。


抽象化编程的含义

核心思想: 关注于做什么(What),而不是如何做(How)

抽象化意味着隐藏对象的复杂实现细节,只向用户暴露必要的功能和接口。它允许你在高层次上思考问题和设计系统,而不用被底层细节所困扰。

简单比喻

  • 驾驶汽车: 抽象化就是方向盘、油门、刹车。你只需要知道踩油门能加速(做什么),而不需要知道引擎内部复杂的燃油喷射和点火过程(如何做)。

抽象化在代码中的体现

你的代码从 版本 1(过程式)升级到 版本 2(面向对象)的过程,就是一个典型的抽象化过程:

1. 操作抽象化

细节(如何做) 抽象(做什么)
H1 = np.dot(batch_images, w1) + b1 x = layer.forward(x)
dw1 = np.dot(batch_images.T, G1) grad = layer.backward(grad)

在版本 2 中,你通过统一的接口 layer.forward(x) 抽象了所有层的前向计算。当你遍历 layers 数组时,你只需要知道你正在让数据通过当前层,而不需要关心当前层是矩阵乘法、激活函数还是丢弃操作。

2. 数据抽象化

你将权重(w)偏置(b)这些数据抽象化并封装在 Linear 类内部。

  • 版本 1: 权重 (w1, w3, w4) 是全局变量,代码的任何部分都可以访问和修改它们,它们是具体的。
  • 版本 2: 权重 (self.w) 被封装在 Linear 实例中,外部代码只能通过 layer.backward() 方法来间接更新它们。权重被抽象为层内部的状态

抽象化的主要优点

  1. 简化设计 (Simplicity): 提高了代码的可读性。当你在主循环中看到 for layer in layers: x = layer.forward(x) 时,你一眼就能明白这是前向传播,无需阅读每一行的矩阵乘法细节。
  2. 提高复用性 (Reusability): 一旦你定义了 LinearSigmoid 这样的抽象模块,你可以将它们以任何顺序组合,来搭建不同的网络结构,无需重写底层逻辑。
  3. 便于维护 (Maintainability): 当你需要优化 Linear 层的性能(例如,改用其他矩阵库)时,你只需要修改 Linear 类内部的实现细节,而无需修改主循环中的前向和反向传播代码。

抽象化是编写大规模、复杂系统时必不可少的工具,它让你的代码能够从“一团糟”的过程脚本,变成结构清晰、易于管理的模块化系统

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