¿Cuáles son las limitaciones de Pytea para detectar errores de forma tensor?

1. Explosión de ruta y complejidad: si bien Pytea utiliza la poda conservadora para administrar el número de rutas de ejecución, los modelos complejos con muchas declaraciones o bucles condicionales aún podrían conducir a la explosión de la ruta, lo que potencialmente limita su escalabilidad en bases de código muy grandes o altamente dinámicas [1] [[1] [ 3].

2. API no implementadas: Pytea puede generar falsas alarmas si se encuentra con Pytorch u otras API de terceros que no se han implementado dentro de su marco. Esto significa que los usuarios deben ser conscientes de qué API son compatibles para evitar advertencias innecesarias [5].

3. Limitaciones de análisis fuera de línea: el análisis fuera de línea utilizando el solucionador Z3 SMT puede dar lugar a rutas indecidibles si las restricciones son demasiado complejas o no lineales, lo que lleva a tiempo de espera. Esto no siempre proporciona una indicación clara de si una ruta es válida o no [5].

4. Interpretación de los resultados: los usuarios deben interpretar los resultados cuidadosamente, ya que Pytea identifica posibles errores basados ​​en restricciones que no siempre conducen a errores de tiempo de ejecución reales. Esto requiere comprender el contexto y las posibles rutas de ejecución del código [5].

5. Integración y soporte: mientras que Pytea admite bibliotecas principales como TorchVision, Numpy y PIL, su integración con entornos de desarrollo como VScode todavía está en desarrollo. Esto significa que las características de depuración interactiva aún no son completamente maduras [2].