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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Deep Learning部署TVM Golang运行时Runtime介绍TVM是一个开放式深度学习编译器堆栈，用于编译从不同框架到CPU，GPU或专用加速器的各种深度学习模型。TVM支持来自Tensorflow，Onnx，Keras，Mxnet，Darknet，CoreML和Caffe2等各种前端的模型编译。TVM编译模块可以部署在LLVM（Javascript或WASM，AMD GPU，ARM
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2021-03-06 10:41:17
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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
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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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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
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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 。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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2024-10-05 14:51:16
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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
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2024-07-12 09:21:20
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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
原创
2024-07-12 17:30:52
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