综合自：量子位 hello，我是huber！Python3.9，「千呼万唤始出来」。先来速看下此次发布版本的重点。新语法特性：PEP 584，为 dict 增加合并运算符。PEP 585，标准多项集中的类型标注泛型。PEP 614，放宽对装饰器的语法限制。新内置特性：PEP 616，移除前缀和后缀的字符串方法。新标准库中的特性：PEP 593，灵活的函数和变量标注。添加了 os.pid
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2023-09-08 22:50:30
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1、不同的框架与硬件 对于深度学习任务，有很多的深度学习框架可以选择，Google的Tensor Flow和Facebook的Pytorch，Amazon的Mxnet等。不管是使用哪一个框架进行模型训练，最终都需要将训练好的模型部署到实际应用场景中。在模型部署的时候我们会发现我们要部署的设备可能是五 ...
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2021-07-30 16:10:00
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文章目录前言一、Pytorch技巧总结1. torch.nonzero：标号提取2. torch.unique：标号分离3. torch.argsort：标号排序二、Pytorch方法比较1. torch.cat与torch.stack2. 乘法运算torch.mmtorch.bmmtorch.matmultorch.mul乘法运算符 @ 与 *3. 张量复制torch.cloneTensor.
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2023-08-10 17:38:19
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# 使用 TVM 和 Docker 进行深度学习模型优化
随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型的复杂性和计算需求日益增加。TVM（Tensor Virtual Machine）作为一个开源的深度学习编译器，让我们能够针对不同硬件平台优化模型的性能。而Docker则是一个轻量级的容器化平台，使得应用部署变得更加简单。本文将介绍如何使用Docker来运行TVM，并通过代码示例进行说明。
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手把手教学之从源码安装 TVM
原创
2023-05-05 06:41:50
290阅读
剩余 2/3 技能放送
原创
2023-05-05 06:45:07
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本文介绍如何将深度学习框架量化的模型加载到 TVM。预量化模型的导入是 TVM 中支持的量化之一。有关 TVM 中量化的更多信息，参阅 此处。
这里演示了如何加载和运行由 PyTorch、MXNet 和 TFLite 量化的模型。加载后，可以在任何 TVM 支持的硬件上运行编译后的量化模型。
首先，导入必要的包：
from PIL import Image
import numpy as np
i
部署TVM Runtime本文主要介绍如何在开发板上部署TVM Runtime， 在本地机器安装完整的TVM(包含了TVM Runtime以及编译功能)， 并且使用一个简单的远程调用例子测试是否部署成功。本地机器使用的是Linux操作系统，开发板使用的是预装的Fedora系统。开发板与TVM的概述开发板开发板(Embedded AI Development Kit)，以 Arm SoC 为硬件平台
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2021-05-06 14:57:02
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软件简介Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。&nb
# 教你如何实现“tvm python库”
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(安装tvm库)
B --> C(导入tvm模块)
C --> D(创建tvm的计算图)
D --> E(编译计算图)
E --> F(运行计算图)
F --> G(结束)
```
## 2. 具体步骤
##
论文导读：目前进行视觉推理的方法都是通过黑箱结构将输入直接映射到输出，而不是对潜在的推理过程进行明确建模。这样一来，黑箱模型学习到的是利用数据内的偏置而不是学习进行视觉推理的过程。受到模块化网络的启发，本文提出了一个视觉推理模型，由一个程序产生器和一个执行引擎构成，程序产生器用来构造进行推演的推理过程的明确表示，执行引擎能够执行生成的程序来产生答案。程序产生器和执行引擎都是通过神经网络实现的，并且
# TVM Python编译指南
## 引言
在机器学习和深度学习领域，TVM（深度学习编译器和优化库）被广泛应用于将深度学习模型部署到不同硬件平台上。本文将教会你如何使用Python编译TVM，以便你能够开始使用TVM进行模型优化和部署。
## 整体流程
下面的表格展示了实现“TVM Python编译”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 |
TVM自动调度器 随着模型大小，算子多样性和硬件异构性的不断增长，优化深度神经网络的执行速度非常困难。从计算的角度来看，深度神经网络只是张量计算的一层又一层。这些张量计算（例如matmul和conv2d）可以通过数学表达式轻松描述。在现代硬件上为其提供高性能的实现可能会非常具有挑战性。必须应用各种低
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2021-03-12 06:15:00
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TVM安装常用问题 如何添加新的硬件后端 如果硬件后端支持LLVM，则可以通过设置正确的目标三元组来直接生成代码target。 如果目标硬件是GPU，请尝试使用cuda，opencl或vulkan后端。 如果目标硬件是特殊的加速器，请checkout VTA：深度学习加速器堆栈，并将代码生成到TVM
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2020-12-23 06:35:00
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TVM 架构设计 本文面向希望了解TVM体系结构和/或积极参与项目开发的开发人员。 主要内容如下： 示例编译流程概述了TVM将模型的高级概念转换为可部署模块的步骤。 逻辑架构组件部分描述逻辑组件。针对每个逻辑组件，按组件的名称进行组织。 也可以随时查看开发人员如何指导有用的开发技巧。 提供了架构的一
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2020-12-08 09:04:00
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# TVM GPU计算Java
## 简介
在当今的计算机领域中，GPU计算已经成为了一个非常热门的话题。GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于图形处理的硬件设备，而GPU计算则是利用GPU的并行计算能力进行通用计算任务。TVM（Apache TVM）是一个开源的深度学习编译器和优化器，它提供了跨平台、高性能的GPU计算能力。本文将介绍如何在Java中使用TVM
TVM如何训练TinyML 机器学习研究人员和从业人员对“裸机”（低功耗，通常没有操作系统）设备产生了广泛的兴趣。尽管专家已经有可能在某些裸机设备上运行某些模型，但是为各种设备优化模型的挑战非常艰巨，通常需要手动优化设备特定的库。对于那些没有Linux支持的平台，不存在用于部署模型的可扩展解决方案。
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2021-05-24 06:19:00
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TVM代码生成codegen 硬件后端提供程序（例如Intel，NVIDIA，ARM等），提供诸如cuBLAS或cuDNN之类的内核库以及许多常用的深度学习内核，或者提供框架例，如带有图形引擎的DNNL或TensorRT，使用户以某种方式描述模型，实现高性能。此外，新兴的深度学习加速器还具有自己的编
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2021-05-24 05:50:00
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TVM量化代码解析 TVM量化，非常方便，即插即用。使用加入了伪量化后的pass，替代原来的pass，一个官方提供的示例： def test_mul_rewrite(): """a test case where rhs of mul is not constant""" data=relay.va ...
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2021-10-31 06:11:00
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