一、总体流程： TVM的工作流程：首先，将网络表示成统一的表示形式（Intermediate Representation），并进行一些可重用的图优化；然后，利用不同的后端生成对应设备代码，如图1所示。 &n
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2024-10-05 14:51:16
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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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本文介绍如何用 Relay VM 部署 PyTorch 目标检测模型。
首先应安装 PyTorch。此外，还应安装 TorchVision，并将其作为模型合集（model zoo）。
可通过 pip 快速安装：
pip install torch
pip install torchvision
或参考官网：https://pytorch.org/get-started/locally/
PyTo
原创
2024-06-07 18:44:30
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tvm
基本按照官方的说明来安装就可以了。
1. tvm后端编译
拷贝make/config.mk文件到根目录
下载预编译好的llvm，解压到某个文件夹
修改LLVM_CONFIG=/path/to/your/llvm/bin/llvm-config，
然后就可以用make进行编译了make -j4
编译完成之后在lib文件下有libtvm.so,libtvm_runtime.so,libt
原创
2021-09-06 17:34:41
451阅读
# 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 |
原创
2024-01-21 10:22:44
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实现官方demo并且将转化后的tvm模型进行保存，重新读取和推理 在jupyter notebook上操作的，代码比较分散，其他编译器将代码全部拼起来编译就ok了 官方文档 https://tvm.apache.org/docs/tutorials/frontend/from_tensorflow.
原创
2021-05-25 22:59:18
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将TVM集成到PyTorch 随着TVM不断展示出对深度学习执行效率的改进，很明显PyTorch将从直接利用编译器堆栈中受益。PyTorch的主要宗旨是提供无缝且强大的集成，而这不会妨碍用户。PyTorch现在具有基于TVM的官方后端torch_tvm。 用法很简单： import torch_tv
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2021-05-26 05:33:00
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该教程展示了如何使用 PyTorch 模型进行 microTVM 主机驱动的 AOT 编译。此教程可以在使用 C 运行时（CRT）的 x86 CPU 上执行。
在docker中编译tvm和cuda，工程是tensorflow-serving所以要使用bazel编译器，在docker中可以看到显卡驱动和cuda版本，但是编译的时候总是找不到头文件 后来做了个软连接，将cuda目录映射到库目录下就解决了 ln -s /usr/local/cuda-11.0/i
原创
2021-05-25 23:01:27
1222阅读
作者：IAR Systems在MCU开发和应用中，工程师都需要进行MCU的能力测试，通用的做法是用Benchmark（基准）程序来测试。然而，在做基准测试时，编译器的优化能力也在测试结果中有较为明显的影响，同一套硬件平台，选用不同的编译器和不同的优化选项，可能得出的结果相差较大。为了最大程度释放MCU的性能，在基准测试中取得最理想的结果，往往需要工程师不仅对自身的硬件比较了解，更需要深入了解编译器
TVM 出现背景 传统深度学习框架：对上图的补充说明：Graph IR：几层的Conv2d, Relu Operators: 比如矩阵乘法 TVM栈如下图： 把Operators换成了Tensor Expr, 生成代码后交给LLVM,CUDA编译器。即，通过编译的方式去解决，优点是通用性强，可部署到任何有编译器的环境中（比如手机、汽车）。AutoTVM：是learning based optimi
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2023-10-13 23:32:45
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将TVM集成到PyTorch上 随着TVM不断展示出对深度学习执行效率的改进，很明显PyTorch将从直接利用编译器堆栈中受益。PyTorch的主要宗旨是提供无缝且强大的集成，而这不会妨碍用户。为此，PyTorch现在具有基于TVM的官方后端torch_tvm。 用法很简单： import torc
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2021-03-04 05:39:00
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TVM交叉编译和远程RPC 本文介绍了TVM中使用RPC的交叉编译和远程设备执行。 使用交叉编译和RPC，可以在本地计算机上编译程序，然后在远程设备上运行它。当远程设备资源受到限制时（如Raspberry Pi和移动平台），此功能很有用。本文将使用Raspberry Pi作为CPU示例，并使用Fir
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2021-03-05 05:52:00
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# 如何实现TVM深度学习编译器
## 引言
TVM（TVM Tensor Virtual Machine）是一个深度学习编译器和优化器，它旨在将深度学习模型部署到各种硬件平台上，以提高模型的性能和效率。对于刚入行的开发者来说，学习和实现TVM深度学习编译器可能会感到有些困惑。本文将指导你一步一步实现TVM深度学习编译器的过程。
## 整体流程
下面的表格展示了实现TVM深度学习编译器的主要步
原创
2023-11-10 09:01:27
119阅读
因为tvm版本变化较大，v5.0-v6.0目录结构都不一样，所以安装要参照官方文档 https://tvm.apache.org/docs/install/from_source.html 之前在服务器上按照官方文档装都装不上，在运行sudo apt-get update命令时候一直无法更新软件列表
原创
2021-05-25 22:57:25
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TVM适配NN编译Compiler缺陷 内容纲要 前言 TVM针对VTA的编译流程 自定义VTA架构：TVM的缺陷与性能瓶颈 TVM缺陷与瓶颈 缺陷一：SRAM配置灵活性差 缺陷二：计算阵列配置僵硬 缺陷三：网络支持少 TVM源码修改之静态调度搜索算法 前言 前文NN编译栈之TVM研究报告深度分析T
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2021-05-09 12:28:00
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本文主要讨论一下 tvm ansor。
原创
2022-04-19 16:54:17
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0x0. 介绍大家好呀，在过去的半年到一年时间里，我分享了一些算法解读，算法优化，模型转换相关的一些文章。这
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2021-12-15 16:39:18
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文章目录什么是TVM传统的编译器：LLVM（low level virtual machine）神经网络编译器TVM（tensor virtual machine)TVM能做什么how to use TVM 什么是TVM本部分参考 “TVM等神经编译器概览：它是连接深度学习框架和硬件的桥梁” ，讲解通俗易懂传统的编译器：LLVM（low level virtual machine） LLVM通过
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2023-11-28 21:02:57
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0x0. 介绍大家好呀，在过去的半年到一年时间里，我分享了一些算法解读，算法优化，
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2022-07-27 09:53:34
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