Pytorch kodundaki tensör şekli hatalarını tespit etmek için statik bir analizör olan Pytea, potansiyel şekil uyumsuzluklarının belirlenmesindeki etkinliğine rağmen çeşitli sınırlamalara sahiptir:
1. Yol patlaması ve karmaşıklık: Pytea, yürütme yollarının sayısını yönetmek için muhafazakar budama kullanırken, birçok koşullu ifadeye veya döngülere sahip karmaşık modeller hala yol patlamasına yol açabilir ve potansiyel olarak çok büyük veya yüksek dinamik kod tabanlarında ölçeklenebilirliğini sınırlayabilir [1] [ 3].
2. Uygulanmamış API'ler: Pytea, Pytorch veya çerçevesinde uygulanmayan diğer üçüncü taraf API'lerle karşılaşırsa yanlış alarmlar verebilir. Bu, gereksiz uyarılardan kaçınmak için kullanıcıların hangi API'lerin desteklendiklerinin farkında olması gerektiği anlamına gelir [5].
3. Çevrimdışı analiz sınırlamaları: Z3 SMT çözücüsünü kullanan çevrimdışı analiz, kısıtlamalar çok karmaşık veya doğrusal değilse, zaman aşımlarına yol açan belirsiz yollarla sonuçlanabilir. Bu, bir yolun geçerli olup olmadığına dair her zaman net bir gösterge sağlamayabilir [5].
4. Sonuçların Yorumlanması: Pytea, her zaman gerçek çalışma zamanı hatalarına yol açamayabilecek kısıtlamalara göre potansiyel hataları tanımladığından, kullanıcıların sonuçları dikkatlice yorumlamaları gerekir. Bu, kodun bağlamını ve potansiyel yürütme yollarını anlamayı gerektirir [5].
5. Entegrasyon ve Destek: Pytea, Torchvision, Numpy ve PIL gibi büyük kütüphaneleri desteklerken, VSCODE gibi geliştirme ortamlarıyla entegrasyonu hala geliştirilmektedir. Bu, etkileşimli hata ayıklama özelliklerinin henüz tam olarak olgun olmadığı anlamına gelir [2].
Alıntılar:[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/
[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/undstanding-tensors-rearning-data-tructure-through-3-pesky-errors-6d674776be0c/