Pytea, аналізатор помилок форми тензора Pytorch, призначений для статистичного сканування додатків Pytorch та виявлення можливих помилок форми шляхом аналізу шляхів виконання та обмеження форми тензора. Однак Pytea може боротися з певними API Pytorch, якщо вони не повністю впроваджені або підтримуються в межах її рамок.
Аналіз Pytea може підвищити помилкові тривоги, якщо код містить Pytorch або інші сторонні API, які не були реалізовані. Це означає, що якщо Pytea стикається з неперевершеним викликом API, це може неправильно позначити його як помилку або видати попередження. Інструмент записує кожен неповторний виклик API у своїх журналах, що дозволяє користувачам визначити, які конкретні API не підтримуються [10].
Крім того, ефективність Pytea може бути обмежена складністю коду, який він аналізує. Наприклад, якщо код включає складні операції або нелінійні обмеження, які важко обробляти SMT Solver (Z3), Pytea може класифікувати ці випадки як "непомітні" та тайм-аут [10]. Однак конкретні API Pytorch, з якими боротьба з Pytea, не є явно переліченими, але будь -які неперевершені або надмірно складні операції можуть поставити виклики.
Цитати:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://stackoverflow.com/questions/59158044/installing-a-scific-pytorch-build-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/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