Pytea, een Pytorch Tensor -vormfoutanalysator, is ontworpen om Pytorch -toepassingen statisch te scannen en mogelijke vormfouten te detecteren door uitvoeringspaden en tensorvormbeperkingen te analyseren. Pytea kan echter worstelen met bepaalde Pytorch API's als ze niet volledig worden geïmplementeerd of ondersteund in haar kader.
De analyse van Pytea kan valse alarmen verhogen als de code Pytorch of andere API's van derden bevat die niet zijn geïmplementeerd. Dit betekent dat als Pytea een niet -geïmplementeerde API -oproep tegenkomt, dit mogelijk onjuist als een fout markeert of een waarschuwing kan geven. De tool registreert elke niet -geïmplementeerde API -oproep in de logboeken, zodat gebruikers kunnen identificeren welke specifieke API's niet worden ondersteund [10].
Bovendien kan de effectiviteit van Pytea worden beperkt door de complexiteit van de code die het analyseert. Als de code bijvoorbeeld complexe bewerkingen of niet-lineaire beperkingen omvat die moeilijk zijn voor de SMT-oplosser (Z3) om te hanteren, kan Pytea deze gevallen classificeren als "onbeslist" en time-out [10]. Specifieke Pytorch API's waarmee Pytea worstelt, worden echter niet expliciet vermeld, maar alle niet -geïmplementeerde of overdreven complexe operaties kunnen uitdagingen opleveren.
Citaten:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://stackoverflow.com/questions/59158044/installing-a-specifiek-pytorch-build-f-e-cpu-alleen-met-poëzie
[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/factorch/stable/ux_limitations.html
[6] https://discuss.pytorch.org/t/survey-what-are-you-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-ther-an-elegant-way-to-calcuate-integral-image-using-pytorch-api/22669
[9] https://www.altexsoft.com/blog/pytorch-library/
[10] https://github.com/ropas/pytea