Pytea, en Pytorch Tensor Shape -felanalysator, är utformad för att statiskt skanna Pytorch -applikationer och upptäcka möjliga formfel genom att analysera exekveringsvägar och tensorformbegränsningar. Pytea kan emellertid kämpa med vissa Pytorch API: er om de inte är helt implementerade eller stödda inom dess ram.
Pyteas analys kan höja falska larm om koden innehåller Pytorch eller andra tredjeparts-API: er som inte har implementerats. Detta innebär att om Pytea möter ett oimplementerat API -samtal, kan det felaktigt flagga det som ett fel eller utfärda en varning. Verktyget registrerar varje oimplementerat API -samtal i sina loggar, vilket gör att användare kan identifiera vilka specifika API: er som inte stöds [10].
Dessutom kan Pyteas effektivitet begränsas av komplexiteten i den kod som den analyserar. Till exempel, om koden involverar komplexa operationer eller icke-linjära begränsningar som är svåra för SMT-lösaren (Z3) att hantera, kan Pytea klassificera dessa fall som "obeslutbar" och timeout [10]. Emellertid är specifika pytorch -API: er som Pytea kämpar med inte uttryckligen listade, men eventuella oimplementerade eller alltför komplexa operationer kan utgöra utmaningar.
Citeringar:[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-are-you-using-the-c-api-for/55163
[7] https://docs.habana.ai/en/latest/pytorch_customop_api/page_index.html
]
[9] https://www.altexsoft.com/blog/pytorch-library/
[10] https://github.com/ropas/pytea