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
                            
                                93阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
             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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 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
                                                                                    
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            # 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
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 等。更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/            
                
         
            
            
            
            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(Tensor Virtual Machine)是一个深度学习编译器框架,旨在实现高性能的深度学习模型优化和部署。随着其功能的不断增强,对所支持的 Python 版本的要求也在不断更新。本文将从多个方面深入探讨解决“TVM支持的Python版本”问题的过程,包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化和安全分析。
### 协议背景
自 2016 年以来,TVM 项目逐步从最初的            
                
         
            
            
            
            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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            python从17年开始大火,自然想学python的同学就多了,小编整理了这篇文章,从python的功能介绍、各系统最新版本python下载、python全部版本下载、python下载后安装教程以及python下载和安装常见问题等五个角度,介绍python下载、安装,开始你的python学习之路!人生苦短,python当歌!一、Python功能简介Python是一款功能强大的多语言编程软件,该软件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-05 12:47:13
                            
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            Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/作者:Zhi Chen随着 Relay/tir 中优化 Pass 数的增加,手动执行并维护它们的依赖关系变得难以处理。因此我们引入了一个基础架构来管理优化 Pass,并使其适用于 TVM 堆栈中 IR 的不同层。Relay/t            
                
         
            
            
            
            作者:Ziheng Jiang
TVM 是一种用于高效构建内核的领域特定语言。
本教程展示了如何通过 TVM 提供的各种原语来调度计算。
from __future__ import absolute_import, print_function
import tvm
from tvm import te
import numpy as np
计算相同结果的方法众多,然而,不同的方法会导致局部            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-09 18:27:17
                            
                                59阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 。更多 TVM 中文文档可访问 →<https://tvm.hyper.ai/>            
                
         
            
            
            
            Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架。更多 TVM 中文文档可访问 →<https://tvm.hyper.ai/>            
                
         
            
            
            
            Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习。更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/            
                
         
            
            
            
            # 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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                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-28 06:27:31
                            
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            Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。            
                
         
            
            
            
            Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架。            
                
         
            
            
            
             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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                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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            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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