教你如何实现“tvm python库”
1. 整体流程
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
2.1 安装tvm库
# 安装tvm库
pip install tvm
2.2 导入tvm模块
import tvm
from tvm import relay
2.3 创建tvm的计算图
# 创建一个简单的计算图
x = relay.var("x")
y = relay.var("y")
z = x + y
func = relay.Function([x, y], z)
2.4 编译计算图
# 编译计算图为一个可执行的函数
target = 'llvm'
with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):
graph, lib, params = relay.build(func, target)
2.5 运行计算图
# 运行编译后的函数
ctx = tvm.cpu()
x_data = tvm.nd.array(np.array([1, 2], dtype='float32'))
y_data = tvm.nd.array(np.array([3, 4], dtype='float32'))
z_data = tvm.nd.empty((2,), 'float32', ctx)
module = tvm.contrib.graph_runtime.create(graph, lib, ctx)
module.run(x=x_data, y=y_data, z=z_data)
print(z_data.asnumpy())
3. 类图
classDiagram
class tvm
class relay
class Function
class PassContext
class NDArray
class graph
class Module
tvm --|> relay
relay --|> Function
relay --|> PassContext
tvm --|> NDArray
relay --|> graph
relay --|> Module
通过以上步骤，你可以成功实现使用tvm python库来进行计算图的创建、编译和运行。希望对你有所帮助！
