Hvad er begrænsningerne i Pytea til at detektere tensorformfejl

1. stieksplosion og kompleksitet: Mens Pytea bruger konservativ beskæring til at styre antallet af udførelsesstier, kan komplekse modeller med mange betingede udsagn eller sløjfer stadig føre til stieksplosion, hvilket potentielt begrænser dens skalerbarhed i meget store eller meget dynamiske kodebaser [1] [ 3].

2. Uimplementerede API'er: Pytea kan hæve falske alarmer, hvis den støder på Pytorch eller andre tredjeparts-API'er, der ikke er implementeret inden for dens rammer. Dette betyder, at brugerne skal være opmærksomme på, hvilke API'er der understøttes for at undgå unødvendige advarsler [5].

3. Offline-analysebegrænsninger: Offline-analysen ved hjælp af Z3 SMT-solver kan resultere i ubesigelige stier, hvis begrænsningerne er for komplekse eller ikke-lineære, hvilket fører til timeouts. Dette giver muligvis ikke altid en klar indikation af, om en sti er gyldig eller ikke [5].

4. Fortolkning af resultater: Brugere er nødt til at fortolke resultaterne omhyggeligt, da Pytea identificerer potentielle fejl baseret på begrænsninger, der muligvis ikke altid fører til faktiske runtime -fejl. Dette kræver forståelse af kontekst og potentielle udførelsesstier for koden [5].

5. Integration og support: Mens Pytea understøtter større biblioteker som Torchvision, Numpy og PIL, er dens integration med udviklingsmiljøer som VSCode stadig under udvikling. Dette betyder, at interaktive fejlfindingsfunktioner endnu ikke er fuldt modne [2].