模型吭哧吭哧訓(xùn)練了半天，結(jié)果發(fā)現(xiàn)張量形狀定義錯(cuò)了，這一定沒少讓你抓狂吧。那么針對(duì)這種情況，是否存在較好的解決方法呢？
這不最近，韓國首爾大學(xué)的研究者就開發(fā)出了一款“利器”—— PyTea。
據(jù)研究人員介紹，它在訓(xùn)練模型前，能幾秒內(nèi)幫助你靜態(tài)分析潛在的張量形狀錯(cuò)誤。
那么 PyTea 是如何做到的，到底靠不靠譜，讓我們一探究竟吧。
PyTea 的出場方式
為什么張量形狀錯(cuò)誤這么重要？
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及到一系列的矩陣計(jì)算，前面矩陣的列數(shù)必需匹配后面矩陣的行數(shù)，如果維度不匹配，那后面的運(yùn)算就都無法運(yùn)行了。
上圖代碼就是一個(gè)典型的張量形狀錯(cuò)誤，[B x 120] * [80 x 10] 無法進(jìn)行矩陣運(yùn)算。
無論是 PyTorch，TensorFlow 還是 Keras 在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)，大多都遵循圖上的流程。
首先定義一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層（也就是矩陣），然后合成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊……
那么為什么需要 PyTea 呢？
以往我們都是在模型讀取大量數(shù)據(jù)，開始訓(xùn)練，代碼運(yùn)行到錯(cuò)誤張量處，才可以發(fā)現(xiàn)張量形狀定義錯(cuò)誤。
由于模型可能十分復(fù)雜，訓(xùn)練數(shù)據(jù)非常龐大，所以發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的時(shí)間成本會(huì)很高，有時(shí)候代碼放在后臺(tái)訓(xùn)練，出了問題都不知道……
PyTea 就可以有效幫我們避免這個(gè)問題，因?yàn)樗茉谶\(yùn)行模型代碼之前，就幫我們分析出形狀錯(cuò)誤。
網(wǎng)友們已經(jīng)在熱烈討論了。
PyTea 是如何運(yùn)作的，它能否有效地檢查出錯(cuò)誤呢？
受各種約束條件的影響，代碼可能的運(yùn)行路徑有很多，不同的數(shù)據(jù)會(huì)走向不同的路徑。
所以 PyTea 需要靜態(tài)掃描所有可能的運(yùn)行路徑，跟蹤張量變化，推斷出每個(gè)張量形狀精確而保守的范圍。
上圖就是 PyTea 的整體架構(gòu)，一共分為翻譯語言，收集約束條件，求解器判斷和給出反饋四步。
首先 PyTea 將原始的 Python 代碼翻譯成一種內(nèi)核語言。PyTea 內(nèi)部表示法（PyTea IR）。
接著 PyTea 追蹤 PyTea IR 每個(gè)可能的執(zhí)行路徑，并收集有關(guān)張量形狀的約束條件。
判斷約束條件是否被滿足，分為線上分析和離線分析兩步：
線上分析 node.js（TypeScript / JavaScript）：查找張量形狀數(shù)值上的不匹配和誤用 API 函數(shù)的情況。如果 PyTea 發(fā)現(xiàn)問題，就會(huì)停止在當(dāng)前位置，然后給用戶報(bào)錯(cuò)。
離線分析 Z3 / Python：如果線上分析沒有問題，PyTea 將收集到的約束條件傳給 SMT（Satisfiability Modulo Theories）求解器 Z3，求解器負(fù)責(zé)查看每條路徑的約束條件是否都能被滿足，如果不能，返回給用戶第一條出錯(cuò)路徑的約束條件。
如果求解器過久沒有反應(yīng)，PyTea 會(huì)返回不知道是否存在問題。
然而追蹤所有可能的路徑是指數(shù)級(jí)別的任務(wù)，對(duì)于復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，一定會(huì)發(fā)生路徑爆炸這個(gè)問題。
比如說在這個(gè)例子中，網(wǎng)絡(luò)的最終結(jié)構(gòu)是由 24 個(gè)相同模塊塊構(gòu)成的（第 17 行），那么可能的路徑就有 16M 之多。
所以路徑爆炸是一定要處理的，PyTea 是怎么做的？
PyTea 選擇保守的地對(duì)路徑剪枝和超時(shí)判斷來處理這種路徑爆炸。
什么樣的路徑可以被剪枝？
PyTea 給出的答案是，如果該前饋函數(shù)不改變?nèi)种担⑶宜妮敵鲋挡皇芊种l件影響，對(duì)于每條路徑都是相等的，我們就可以忽略許多完全一致的路徑，來節(jié)約計(jì)算資源。
如果路徑剪枝還是不行，那么就只能按超時(shí)處理了。
原理就介紹這么多了，感覺還是值得一試的，現(xiàn)在代碼已經(jīng)在 GitHub 上面開源了，快去看看吧！
使用方法
依賴庫：
安裝方法：
運(yùn)行命令：
參考鏈接：
[1]https://github.com/ropas/pytea
[2]https://arxiv.org/abs/2112.09037
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