Pytea ตัววิเคราะห์ข้อผิดพลาดรูปร่างเทนเซอร์ Pytorch ถูกออกแบบมาเพื่อสแกนแอปพลิเคชัน Pytorch แบบคงที่และตรวจจับข้อผิดพลาดรูปร่างที่เป็นไปได้โดยการวิเคราะห์เส้นทางการดำเนินการและข้อ จำกัด รูปร่างเทนเซอร์ อย่างไรก็ตาม Pytea อาจต่อสู้กับ API Pytorch บางอย่างหากไม่ได้ดำเนินการอย่างเต็มที่หรือสนับสนุนภายในกรอบของมัน
การวิเคราะห์ของ Pytea สามารถเพิ่มสัญญาณเตือนที่ผิดพลาดได้หากรหัสมี Pytorch หรือ API ของบุคคลที่สามอื่น ๆ ที่ยังไม่ได้ใช้งาน ซึ่งหมายความว่าหาก Pytea พบการโทร API ที่ไม่ได้ใช้งานมันอาจตั้งค่าสถานะไม่ถูกต้องว่าเป็นข้อผิดพลาดหรือออกคำเตือน เครื่องมือบันทึกการโทร API ที่ไม่ได้ใช้งานแต่ละครั้งในบันทึกของมันช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุได้ว่า API ใดที่ไม่รองรับ [10]
นอกจากนี้ประสิทธิภาพของ Pytea อาจถูก จำกัด ด้วยความซับซ้อนของการวิเคราะห์รหัส ตัวอย่างเช่นหากรหัสเกี่ยวข้องกับการดำเนินการที่ซับซ้อนหรือข้อ จำกัด ที่ไม่ใช่เชิงเส้นซึ่งเป็นเรื่องยากสำหรับ SMT Solver (Z3) ในการจัดการ Pytea อาจจำแนกกรณีเหล่านี้เป็น "undecidable" และหมดเวลา [10] อย่างไรก็ตาม Pytorch APIs ที่เฉพาะเจาะจงที่ Pytea ต้องดิ้นรนไม่ได้อยู่ในรายการอย่างชัดเจน แต่การดำเนินงานที่ไม่ได้ใช้งานหรือซับซ้อนมากเกินไปอาจก่อให้เกิดความท้าทาย
การอ้างอิง:[1] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
[2] https://stackoverflow.com/questions/59158044/installing-a-specific-pytorch-build-f-e-cpu-only-with-with
[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/226669
[9] https://www.altexsoft.com/blog/pytorch-library/
[10] https://github.com/ropas/pytea