这样我们得到的x为[1,3,224,224]维度的ndarray。这个符合NCHW格式标准,也是我们通用的张量格式。 接下来我们设置目标端口llvm,也就是部署到CPU端,而这里我们使用的是TVM中的Relay IR,这个IR简单来说就是可以读取我们的模型并按照模型的顺序搭建出一个可以执行的计算图出来,当然,我们可以对这个计算图进行一系列优化。
my_tvm_addone signatures: <class 'tvm.runtime.ndarray.NDArray'>, <class 'tvm.runtime.ndarray.NDArray'> 总结 TVM 通过 te.extern 调用外部张量函数。对外部张量调用使用 contrib wrappers。将前端函数 hook 为外部张量的回调。
某一个PackedFunc可以根据name来获取,而函数需要的数据以runtime.NDArray来表示。可以通过module=runtime.GraphModule(lib["default"])(tvm.cpu()/tvm.gpu())来加载runtime.Module 算子编译时首先进行tir优化,分离出host和device部分,之后调用注册的target.build.target函数进行编译。 relay图编译时首先通过relayBuild...
arr: tvm.runtime.NDArray = tvm.nd.array([1, 2, 3], ctx=tvm.gpu(0)) fun: tvm.runtime.PackedFunc = mod["addone"] fun(a) print(a.asnumpy()) tvm.runtime.Module封装编译结果。runtime.Module包含一个GetFunction方法,用于按名称获取PackedFuncs。 tvm.runtime.PackedFunc是两个生成的函数的类...
tvm.runtime.PackedFunc是两个生成函数的类型擦除函数( type-erased function )接口。runtime.PackedFunc可以采用以下类型的参数和返回值:POD 类型(int,float)、字符串、runtime.PackedFunc、runtime.Module、runtime.NDArray 和 runtime.Object 的其他子类。
tvm.runtime.PackedFunc,两个生成函数的类型删除函数接口。一个runtime.PackedFunc,可以使用以下类型获取参数和返回值:POD类型(int,float),string,runtime.PackedFunc, runtime.Module, runtime.NDArray,及其它子类runtime.Object。 tvm.runtime.Module,tvm.runtime.PackedFunc是模块化runtime的强大机制。例如,为了在...
deflnumpy_mm_relu(A:np.ndarray,B:np.ndarray,C:np.ndarray):Y=np.empty((128,128),dtype="float32")foriinrange(128):forjinrange(128):forkinrange(128):ifk==0:Y[i,j]=0Y[i,j]=Y[i,j]+A[i,k]*B[k,j]foriinrange(128):forjinrange(128):C[i,j]=max(Y[i,j],0) ...
params : dict of str to NDArray 在推理阶段不会更改的Graph的权重参数,用于常量折叠。 mod_name: Optional[str] The module name we will build Returns --- graph_json : str The json string that can be accepted by graph executor. mod :
tvm.runtime.PackedFunc是两个生成函数的类型删除函数接口。一个runtime.PackedFunc可以使用以下类型获取参数和返回值:POD类型(int,float),string,runtime.PackedFunc, runtime.Module, runtime.NDArray,以及其他子类runtime.Object。 tvm.runtime.Module以及tvm.runtime.PackedFunc是模块化runtime的强大机制。例如,为了...
def lnumpy_mm_relu(A: np.ndarray, B: np.ndarray, C: np.ndarray): Y = np.empty((128, 128), dtype='float32') for i in range(128): for j in range(128): for k in range(128): if k == 0: Y[i, j] = 0 Y[i, j] = Y[i, j] + A[i, k] * B[k, j...