Pytorch Tensor Shape Error Analyzer 인 Pytea는 Pytorch 응용 프로그램을 정적으로 스캔하고 실행 경로 및 텐서 모양 구속 조건을 분석하여 가능한 모양 오류를 감지하도록 설계되었습니다. 그러나 Pytea는 프레임 워크 내에서 완전히 구현되거나 지원되지 않으면 특정 Pytorch API와 어려움을 겪을 수 있습니다.
코드에 Pytorch 또는 구현되지 않은 다른 타사 API가 포함되어 있으면 Pytea의 분석에 잘못된 경보가 발생할 수 있습니다. 이는 Pytea가 구현되지 않은 API 호출을 만나면 오류로 잘못 표시하거나 경고를 발행 할 수 있음을 의미합니다. 이 도구는 각각의 구현되지 않은 API 호출을 로그에 기록하여 사용자가 지원되지 않는 특정 API를 식별 할 수 있습니다 [10].
또한 PYTEA의 효과는 IT 분석 코드의 복잡성으로 제한 될 수 있습니다. 예를 들어, 코드에 SMT 솔버 (Z3)가 처리하기 어려운 복잡한 작업 또는 비선형 제약 조건이 포함 된 경우 PYTEA는 이러한 사례를 "전달할 수없는"및 시간 초과로 분류 할 수 있습니다 [10]. 그러나 Pytea가 투쟁하는 특정 Pytorch API는 명시 적으로 나열되지는 않지만 구현되지 않았거나 지나치게 복잡한 운영은 어려움을 겪을 수 있습니다.
인용 :[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://stackoverflow.com/questions/59158044/installing-a-specific-pytorch-build-f-cpu-donly-with-poetry
[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-yo-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-using-pytorch-api/22669
[9] https://www.altexsoft.com/blog/pytorch-library/
[10] https://github.com/ropas/pytea