将形状字典传递给relay.frontend.from_onnx方法,告诉中继哪些ONNX参数是输入,哪些是参数,并提供输入大小的静态定义。 target = "llvm" input_name = "1" shape_dict = {input_name: x.shape} mod, params = relay.frontend.from_onnx(onnx_model, shape_
将形状字典传递给relay.frontend.from_onnx方法,告诉中继哪些ONNX参数是输入,哪些是参数,并提供输入大小的静态定义。 target = "llvm" input_name = "1" shape_dict = {input_name: x.shape} mod, params =relay.frontend.from_onnx(onnx_model, shape_dict) withtvm.transform.PassContext(opt_level=1):...
例如, 一个 qnn.mul 会通过 QnnMulCanonicalize 函数转换成多个 relay.ir 的操作,用来把 frontend 的量化方式转换为 tvm 的量化方式. QnnMulCanonicalize 是通过 relay::qnn::transform::Legalize 被执行的。 1. QnnMulCanonicalize 1.1 Example举例 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # ...
src/runtime/contrib/tensorrt/tensorrt_ops.cc 创建一个新的算子转换器类实现 TensorRTOpConverter 接口。必须实现构造函数,并指定有多少输入,以及它们是张量还是权重。还必须实现 Convert 方法来执行转换。通过使用参数中的输入、属性和网络来添加新的 TensorRT 层,然后产生层输出。你可以使用示例中已有的转换器。最后...
frontend/pytorch test_forward.py relay test_op_level2.py topi python/topi cuda __init__.py conv3d.py conv3d_transpose_ncdhw.py generic nn.py nn __init__.py conv3d_transpose.py testing __init__.py conv3d_transpose_ncdhw_python.py x86 __init__.py conv3d_transpose.py tests/python...
cosh sinh log2 log10 log1p The ops are supported from relay and pytorch frontend. @masahi please help me to review this PR. Thanks in advance.
核心过程是relay.frontend.from_pytorch,tvm的tutorial中对每个训练框架都会有一个from_XXX的函数,功能就是把计算图中的信息保存成relay格式的信息。Relay格式信息的载体是tvm.IRModule,整个过程基本围绕这个结构展开。 调用流程:relay.frontend.from_pytorch 1 tvm.IRModule(初始化容器,用于保存relay的信息) 2 Prelude...