Pytea, en Pytorch Tensor Shape -fejlanalysator, er designet til statisk at scanne Pytorch -applikationer og detektere mulige formfejl ved at analysere udførelsesstier og tensorformbegrænsninger. Imidlertid kan Pytea muligvis kæmpe med visse PyTorch API'er, hvis de ikke er fuldt implementeret eller understøttes inden for dens rammer.
Pyteas analyse kan hæve falske alarmer, hvis koden indeholder Pytorch eller andre tredjeparts-API'er, der ikke er implementeret. Dette betyder, at hvis Pytea støder på et uimplementeret API -opkald, kan det forkert markere det som en fejl eller udsende en advarsel. Værktøjet registrerer hver uimplementeret API -opkald i sine logfiler, så brugerne kan identificere, hvilke specifikke API'er der ikke understøttes [10].
Derudover kan Pyteas effektivitet begrænses af kompleksiteten af den kode, den analyserer. For eksempel, hvis koden involverer komplekse operationer eller ikke-lineære begrænsninger, der er vanskelige for SMT-solver (Z3) at håndtere, kan Pytea muligvis klassificere disse sager som "ubesværet" og timeout [10]. Imidlertid er specifikke Pytorch API'er, som Pytea kæmper med, ikke eksplicit anført, men enhver uimplementeret eller alt for komplekse operationer kan udgøre udfordringer.
Citater:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
)
[3] https://pytorch.org/docs/stable/func.ux_limitations.html
[4] https://pytorch.org/docs/stable/torch.compiler_fine_grain_apis.html
[5] https://pytorch.org/functorch/stable/ux_limitations.html
[6] https://discuss.pytorch.org/t/survey-what-re-hou-using-the-c-api-for/55163
[7] https://docs.habana.ai/en/latest/pytorch_customop_api/page_index.html
[8] https://discuss.pytorch.org/t/is-there-an-elegant-way-to-calculate-integral-image-using-pytorch-api/22669
[9] https://www.alexsoft.com/blog/pytorch-library/
[10] https://github.com/ropas/pytea