Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvordan håndterer pytea komplekse utførelsesveier i pytorch -kode


Hvordan håndterer pytea komplekse utførelsesveier i pytorch -kode


Pytea, en statisk analysator for å oppdage tensorformfeil i Pytorch -kode, håndterer komplekse utførelsesveier ved å bruke flere strategier:

1. Konservativ beskjæring: Pytea bruker en konservativ beskjæringsteknikk for å redusere antall utførelsesveier. Denne metoden hjelper til med å forhindre stiplosjon, som kan oppstå når du analyserer kode med mange betingede grener. Ved å beskjære mindre relevante stier, fokuserer Pytea på de mest kritiske utførelsesveiene som sannsynligvis vil inneholde tensorformfeil [1] [2].

2. Symbolsk abstraksjon: Pytea er avhengig av symbolsk abstraksjon for å forenkle analysen av løkker og betingede uttalelser. Denne abstraksjonen lar Pytea analysere koden uten å måtte utføre den, noe som gjør den mer effektiv for å håndtere komplekse stier [1] [2].

3. LOOP HANDLING: For løkker, ruller Pytea konstantbundne løkker og analyserer deres rettlinje-kodeversjon. For løkker med ukjente grenser, for eksempel de som itererer over datasett, analyserer Pytea sløyfekroppen i to tilfeller: en faststørrelse minibatch og en mindre gjenværende minibatch. Denne tilnærmingen forenkler analysen av løkker som ellers kan komplisere utførelsesbaneanalysen [1] [2].

4. Timeout -mekanisme: Hvis antall utførelsesveier fremdeles blir for stort til tross for beskjæring, bruker Pytea en timeout -mekanisme. Dette sikrer at analysen ikke tar for mye lang tid, selv om den ikke betyr fullt ut alle mulige veier [1] [2].

Ved å kombinere disse strategiene håndterer Pytea effektivt komplekse utførelsesveier i Pytorch -kode, slik at den kan oppdage tensorformfeil raskt og nøyaktig.

Sitasjoner:
[1] https://sf.snu.ac.kr/publications/pytea.pdf
[2] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[3] https://sf.snu.ac.kr/pytea/
[4] https://www.researchgate.net/publication/357114953_a_static_analyzer_for_detecting_tensor_shape_errors_in_deep_neural_network_training_code
[5] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3510454.3528638
[6] https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-coding-conventions/42548
[7] https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/icse-companion/2022/959800a337/1eapbpbou12
[8] https://stackoverflow.com/questions/57410835/define-a-relative-path-folder-inside-a-function-that-runcode-on-Both-cmd-and-id