Pytea, статический анализатор для обнаружения ошибок формы тензора в коде Pytorch, имеет несколько ограничений, несмотря на его эффективность в определении несоответствий потенциальной формы:
1. Взрыв и сложность пути: в то время как Pytea использует консервативную обрезку для управления количеством путей выполнения, сложные модели со многими условными операторами или петлями могут привести к взрыву пути, что потенциально ограничивает ее масштабируемость в очень больших или высоко динамических кодовых базах [1] [ 3].
2. Неограниченные API: Pytea может поднять ложные тревоги, если она встречается с Pytorch или другими сторонними API, которые не были реализованы в рамках его рамки. Это означает, что пользователи должны знать, какие API поддерживаются, чтобы избежать ненужных предупреждений [5].
3. Ограничения в автономном анализе: автономный анализ с использованием решателя Z3 SMT может привести к неразрешимым путям, если ограничения являются слишком сложными или нелинейными, что приводит к тайм-аутам. Это не всегда дает четкое представление о том, является ли путь достоверным или нет [5].
4. Интерпретация результатов: пользователи должны тщательно интерпретировать результаты, так как Pytea определяет потенциальные ошибки на основе ограничений, которые не всегда могут привести к фактическим ошибкам времени выполнения. Это требует понимания контекста и потенциальных путей выполнения кода [5].
5. Интеграция и поддержка: Хотя Pytea поддерживает крупные библиотеки, такие как Toothvision, Numpy и PIL, ее интеграция в средах разработки, такими как VSCode, все еще находится в разработке. Это означает, что интерактивные функции отладки еще не являются полностью зрелыми [2].
Цитаты:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/rm4fgz/p_a_static_analyzer_for_detection_tensor_shape/
[3] https://sf.snu.ac.kr/pytea/
[4] https://www.researchgate.net/publication/370473038_static_analysis_of_shape_in_tensorflow_programs
[5] https://github.com/ropas/pytea
[6] https://arxiv.org/pdf/2106.02887.pdf
[7] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3510454.3528638
[8] https://towardsdatascience.com/onderstanding-tensors-learning-a-data-structure-trough-3-pesky-errors-6d674776be0c/