Pytorchテンソル形状エラーアナライザーであるPyteaは、実行パスとテンソル形状の制約を分析することにより、Pytorchアプリケーションを静的にスキャンし、可能な形状エラーを検出するように設計されています。ただし、Pyteaは、フレームワーク内で完全に実装またはサポートされていない場合、特定のPytorch APIと格闘する可能性があります。
Pyteaの分析は、コードにPytorchまたは実装されていない他のサードパーティAPIが含まれている場合、誤ったアラームを引き起こす可能性があります。これは、Pyteaが実装されていないAPI呼び出しに遭遇した場合、エラーとして誤ってフラグを立てるか、警告を発行する可能性があることを意味します。このツールは、それぞれの実装されていないAPI呼び出しをログに記録し、ユーザーがどの特定のAPIがサポートされていないかを識別できるようにします[10]。
さらに、Pyteaの有効性は、分析するコードの複雑さによって制限できます。たとえば、コードにSMTソルバー(Z3)が処理するのが困難な複雑な操作または非線形制約が含まれる場合、Pyteaはこれらのケースを「適切な」およびタイムアウト[10]として分類する可能性があります。ただし、Pyteaが苦労している特定のPytorch APIは明示的にリストされていませんが、実装されていないまたは過度に複雑な操作は課題を引き起こす可能性があります。
引用:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://stackoverflow.com/questions/59158044/installing-a-pecific-pytorch-build-f-e-cpuのみ - 詩的詩
[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-are-you-sing-the-pi-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.altexsoft.com/blog/pytorch-library/
[10] https://github.com/ropas/pytea