Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Pytea, Pytorch kodunda karmaşık yürütme yollarını nasıl ele alır


Pytea, Pytorch kodunda karmaşık yürütme yollarını nasıl ele alır


Pytorch kodunda tensör şekli hatalarını tespit etmek için statik bir analizör olan Pytea, çeşitli stratejiler kullanarak karmaşık yürütme yollarını işler:

1. Muhafazakar budama: Pytea, yürütme yollarının sayısını azaltmak için muhafazakar bir budama tekniği kullanır. Bu yöntem, kodları çok sayıda koşullu dalla analiz ederken ortaya çıkabilecek yol patlamasını önlemeye yardımcı olur. Daha az alakalı yolları budayan pytea, tensör şekli hataları içermesi muhtemel en kritik yürütme yollarına odaklanır [1] [2].

2. Sembolik Soyutlama: Pytea, döngülerin ve koşullu ifadelerin analizini basitleştirmek için sembolik soyutlamaya dayanır. Bu soyutlama, pytea'nın kodu yürütmeye gerek kalmadan analiz etmesini sağlar, bu da karmaşık yolları ele almak için daha verimli hale getirir [1] [2].

3. Döngü taşıma: Döngüler için, pytea sabit bağlı döngüleri açar ve düz çizgi kod sürümlerini analiz eder. Veri kümeleri üzerinde yineleyenler gibi bilinmeyen sınırları olan döngüler için, pytea iki durum için döngü gövdesini analiz eder: sabit boyutlu bir minibatch ve daha küçük bir artık minibatch. Bu yaklaşım, aksi takdirde yürütme yolu analizini karmaşıklaştırabilecek döngülerin analizini basitleştirir [1] [2].

4 Zaman aşımı mekanizması: Budama rağmen yürütme yollarının sayısı hala çok büyük hale gelirse, pytea bir zaman aşımı mekanizması kullanır. Bu, olası tüm yolları tam olarak keşfetmese bile, analizin aşırı uzun zaman almamasını sağlar [1] [2].

Bu stratejileri birleştirerek, pytea, pytorch kodundaki karmaşık yürütme yollarını etkili bir şekilde işler ve tensör şekli hatalarını hızlı ve doğru bir şekilde tespit etmesine izin verir.

Alıntılar:
[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_code_code
[5] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3510454.3528638
[6] https://discuss.pytorch.org/t/pytorch-coding-centions/42548
[7] https://www.computer.org/csdl/prolecings-article/icse-companion/2022/959800a337/1eapbpbou12
[8] https://stackoverflow.com/questions/57410835/define-a-a-relative-path-folder-insi---function-that-ran-code-to-d-id-id-id