PyTea, máy phân tích lỗi hình dạng tenxơ pytorch, được thiết kế để quét các ứng dụng pytorch và phát hiện các lỗi hình dạng có thể bằng cách phân tích các đường dẫn thực thi và các ràng buộc hình dạng tenxơ. Tuy nhiên, PYTEA có thể đấu tranh với một số API pytorch nhất định nếu chúng không được triển khai hoặc hỗ trợ đầy đủ trong khuôn khổ của nó.
Phân tích của PYTEA có thể tăng báo động sai nếu mã chứa Pytorch hoặc API của bên thứ ba khác chưa được thực hiện. Điều này có nghĩa là nếu PYTEA gặp phải một cuộc gọi API không được thực hiện, thì nó có thể gắn cờ không chính xác thì đó là một lỗi hoặc đưa ra cảnh báo. Công cụ ghi lại từng cuộc gọi API không được thực hiện trong nhật ký của mình, cho phép người dùng xác định API cụ thể nào không được hỗ trợ [10].
Ngoài ra, hiệu quả của PYTEA có thể bị giới hạn bởi sự phức tạp của mã mà nó phân tích. Chẳng hạn, nếu mã liên quan đến các hoạt động phức tạp hoặc các ràng buộc phi tuyến tính khó đối với bộ giải SMT (Z3) khó xử lý, PYTEA có thể phân loại các trường hợp này là "không thể giải quyết được" và thời gian chờ [10]. Tuy nhiên, các API Pytorch cụ thể mà PyTea đấu tranh không được liệt kê rõ ràng, nhưng bất kỳ hoạt động nào không được thực hiện hoặc quá phức tạp đều có thể đặt ra những thách thức.
Trích dẫn:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://stackoverflow.com/questions/59158044/installing-a-specific-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-l Library/
[10] https://github.com/ropas/pytea