Pytea, analizator napak na tenzorju Pytorch, je zasnovana tako, da statično skenira Pytorch aplikacije in odkrije možne napake v obliki z analizo izvedbenih poti in omejitve tenzorske oblike. Vendar pa se Pytea lahko bori z določenimi Pytorchovimi API -ji, če niso v celoti izvedeni ali podprti v svojem okviru.
Analiza Pytea lahko sproži napačne alarme, če koda vsebuje Pytorch ali druge API-je tretjih oseb, ki niso bili izvedeni. To pomeni, da če Pytea naleti na neizpolnjen klic API -ja, ga lahko napačno označi kot napako ali izda opozorilo. Orodje zapiše vsak neizpolnjen API v svojih dnevnikih, kar uporabnikom omogoča, da ugotovijo, kateri specifični API -ji niso podprti [10].
Poleg tega je učinkovitost Pytea mogoče omejiti s kompleksnostjo kode, ki jo analizira. Na primer, če koda vključuje zapletene operacije ali nelinearne omejitve, ki jih je SMT Solver (Z3) težko obvladati, lahko Pytea te primere razvrsti kot "nedosegljive" in časovno omejitev [10]. Vendar pa specifični Pytorchovi API -ji, s katerimi se bori Pytea, niso izrecno navedeni, vendar bi lahko kakršne koli neizpolnjene ali pretirano zapletene operacije predstavljale izzive.
Navedbe:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://stackoverflow.com/questions/59158044/installing-a-Specific-pytorch-build-f-f-e-cpu-only-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-you-using-the-c-api- for/55163
[7] https://docs.habana.ai/sl/latest/pytorch_customop_api/page_index.html
[8] https://discuss.pytorch.org/t/is-there-an-elegan-way-to-calculate-integral-image-using-pitorch-api/22669
[9] https://www.altexsoft.com/blog/pytorch-library/
[10] https://github.com/ropas/pytea