PYTEA, staattinen analysaattori tensorin muotovirheiden havaitsemiseksi Pytorch -koodissa, on useita rajoituksia huolimatta sen tehokkuudesta mahdollisten muodon epäsuhteiden tunnistamisessa:
1. Polun räjähdys ja monimutkaisuus: Vaikka PYTEA käyttää konservatiivista karsimista suorituspolkujen määrän hallintaan, monimutkaiset mallit, joissa on monia ehdollisia lausuntoja tai silmukoita 3].
2. Suorittamaton sovellusliittymät: PYTEA voi herättää vääriä hälytyksiä, jos se kohtaa Pytorchin tai muita kolmansien osapuolien sovellusliittymiä, joita ei ole toteutettu sen puitteissa. Tämä tarkoittaa, että käyttäjien on oltava tietoisia siitä, mitä sovellusliittymiä tuetaan tarpeettomien varoitusten välttämiseksi [5].
3. Offline-analyysirajoitukset: Offline-analyysi Z3 SMT -ratkaisinta voi johtaa epämääräisiin polkuihin, jos rajoitukset ovat liian monimutkaisia tai epälineaarisia, mikä johtaa aikakatkaisuihin. Tämä ei ehkä aina tarjoa selkeää osoitusta siitä, onko polku pätevä vai ei [5].
4. Tulosten tulkinta: Käyttäjien on tulkittava tuloksia huolellisesti, koska PYTEA tunnistaa mahdolliset virheet rajoitusten perusteella, jotka eivät aina johda todellisiin suoritettuihin virheisiin. Tämä edellyttää koodin kontekstin ja mahdollisten suorituspolkujen ymmärtämistä [5].
5. Integrointi ja tuki: Vaikka PYTEA tukee suuria kirjastoja, kuten Torchvision, Numpy ja PIL, sen integrointi kehitysympäristöihin, kuten VSCODE, on edelleen kehityksessä. Tämä tarkoittaa, että vuorovaikutteiset virheenkorjausominaisuudet eivät ole vielä täysin kypsiä [2].
Viittaukset:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/rm4fgz/p_a_static_analyzer_for_detecting_tensor_shape/
[3] https://sf.snu.ac.kr/pyTea/
.
[5] https://github.com/ropas/pyTea
[6] https://arxiv.org/pdf/2106.02887.pdf
[7] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3510454.3528638
.