ONNX MLIR方法MLIR中的开放式神经网络交换实现。Prerequisitesgcc >= 6.4libprotoc >= 3.11.0cmake >= 3.15.4在UNIX上安装MLIR首先，安装MLIR（作为LLVM-Project的一部分）:git clone https://github.com/llvm/llvm-project.git# Check out a
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2021-04-21 09:44:28
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大家好，我是极智视界，本文介绍一下 ubuntu编译安装onnx-mlir的正确姿势。
原创
2023-05-07 00:40:50
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【GiantPandaCV】前几天洪滨介绍了他们PLTC的Buddy MLIR项目，感觉是一项比较有趣的项目。
原创
2022-06-07 21:10:49
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MLIR算子量化Quantization 本文概述了MLIR量化系统的设计。虽然术语“量化”是高度过载的，用于将浮点计算转换为以整数数学表示，适配的变量进行推理的技术的相当窄的范围，如低位深度推理引擎（如TFLite）所支持的，各种加速器硬件和许多DSP。 很大程度上受到了本文所采用的方法的启发，其
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2021-01-21 08:46:00
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MLIR与Code GenerationMLIR多级中间表示MLIR 项目是一种构建可重用和可扩展编译器基础架构的新方法。MLIR 旨在解决软件碎片问题，改进异构硬件的编译，显着降低构建特定领域编译器的成本，帮助将现有编译器连接在一起。MLIR作用MLIR 旨在成为一种混合 IR，可以在统一的基础架 ...
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2021-09-23 06:15:00
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MLIR多级中间表示概述 MLIR项目是构建可重用和可扩展的编译器基础设施的一种新方法。MLIR旨在解决软件碎片化问题，改进异构硬件的编译，显著降低构建特定领域编译器的成本，并帮助将现有编译器连接在一起。 More resources 有关MLIR的更多信息，请参见： l LLVM论坛的MLIR部分
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2020-12-12 12:52:00
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Examples
The purpose of the examples is to give users a better understanding of how to use the passes and the interfaces in buddy-mlir. Currently, we provide three types of examples.
IR level convers
原创
2024-08-27 22:38:26
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多级中间表示概述MLIR MLIR项目是一种构建可重用和可扩展的编译器基础结构的新颖方法。MLIR旨在解决软件碎片，改善异构硬件的编译，显着降低构建特定于域的编译器的成本以及帮助将现有编译器连接在一起的问题。 要引用MLIR，请使用this Arxiv publication 。 更多资源 有关ML
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2020-12-25 15:55:00
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Template-based MLIR Compiler
The repository contains the sources for building the template-based MLIR compiler and the dependent LLVM sources (commit 5d4927 with some modifications). It compiles and e
原创
2024-08-25 23:41:24
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MLIR实现加法函数
以下是一个简单的示例，演示了如何使用MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）来定义一个简单的加法函数，然后将其转换为LLVM IR（Low-Level Virtual Machine Intermediate Representation）并编译成可执行文件。
# 声明MLIR模块
module {
# 定义一个简单的ML
原创
精选
2024-03-07 20:48:47
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原创
2021-09-07 11:46:33
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现象bt的堆栈信息standard io上的错误输出从报错信息上看是非法的内存访问，但是报错的位置不一定是真实的位置，因为GPU都是异步发起的，错误可能会被在后面的op捕捉。例如cudaEventDestory： debug方式思维方式 复现，解决问题一定要复现问题，不能复现的问题不能确定正真解决。所以首先要做的是复现。定位，定位范围是逐渐缩小，优先排查自定义的代码
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2024-04-25 15:12:43
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整个定义是主要就是这三个部分最外层是ModelProto，记录一些模型信息：ir版本，来自pytorch/tensorflow，… ， 和GraphProto////};GraphProto才是核心，里面
原创
2022-10-15 01:14:25
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编译ONNX模型Compile ONNX Models 本文是一篇介绍如何使用Relay部署ONNX模型的说明。 首先，必须安装ONNX包。 一个快速的解决方案是安装protobuf编译器，然后 pip install onnx –user 或者参考官方网站： https://github.com/
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2020-12-09 13:00:00
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面向对象的实现：
1. 发现类
2. 发现类的属性
3. 发现类的方法
封装:
将类的某些信息隐藏,需要特定方法访问
优点: 避免非法赋值,隐藏类的实现
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2023-07-20 22:57:32
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MLIR中间表示和编译器框架TensorFlow生态系统包含许多在软件和硬件堆栈的多个级别上运行的编译器和优化器。作为TensorFlow的日常用户，使用不同类型的硬件（GPU，TPU，移动设备）时，此多级堆栈可能会表现为难以理解的编译器和运行时错误。TensorFlow可以通过多种不同方式运行：发送到TensorFlow执行程序，该执行程序调用手写的操作内核转换为XLA高级优化器表示形式（XLA
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2021-04-21 09:45:02
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简介Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度
原创
2023-05-17 15:23:30
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# 从PyTorch到ONNX：实现深度学习模型的高效转换
在深度学习领域，PyTorch是一个非常受欢迎的开源深度学习框架。它具有灵活性和易用性，使得对于研究人员和开发者来说，使用PyTorch来构建和训练深度学习模型非常方便。然而，在生产环境中，我们往往需要将PyTorch模型转换为其他格式，比如ONNX格式，以便在不同的平台上部署和运行模型。
## 什么是ONNX？
ONNX（Open
原创
2024-02-19 06:40:50
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PS：针对于以上的两个局限，我的本科毕设论文提出了一种解决方案，就是通过编译器里面的词法分析，语法分析直接扫描Pytorch或者te
原创
2024-07-30 14:59:16
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下载安装git clone https://github.com/onnx/onnx.git --recursive# 编译错误，无法正常安装sudo pip2 install ./onnx直接安装sudo pip2 install onnx测试python2 -c 'import onnx' ...
原创
2022-02-04 14:57:06
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