相关的方法 tvm.relay.frontend.from_pytorch只接受一个量化模型作为输入。 量化是将模型图中的操作降低到较低精度表示(例如从 fp32 降低到 int8)的过程。这是模型性能优化的一种形式: 操作数的比特越少,操作的速度就越快。量化是一项复杂的技术,本身也是比较新的技术,在编写本文时,其 PyTorch 实现(
将计算图导入 Relay input_name = "input0" shape_list = [(input_name, input_shape)] mod, params = relay.frontend.from_pytorch(script_module, shape_list) 输出结果: /workspace/python/tvm/relay/build_module.py:411: DeprecationWarning: Please use input parameter mod (tvm.IRModule) instead ...
相关的方法 tvm.relay.frontend.from_pytorch只接受一个量化模型作为输入。 量化是将模型图中的操作降低到较低精度表示(例如从 fp32 降低到 int8)的过程。这是模型性能优化的一种形式: 操作数的比特越少,操作的速度就越快。量化是一项复杂的技术,本身也是比较新的技术,在编写本文时,其 PyTorch 实现(torch.jit ...
mod, params = relay.frontend.from_pytorch(script_module, shape_list) 1. 2. 3. 输出结果: /workspace/python/tvm/relay/build_module.py:411: DeprecationWarning: Please use input parameter mod (tvm.IRModule) instead of deprecated parameter mod (tvm.relay.function.Function) DeprecationWarning, 1. 2...
将Pytorch 图转换为Relay图,Input name是随意的 input_name ="input0"shape_list= [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model,shape_list) Relay Build 使用给定的输入将graph图编译成llvm目标 target= tvm.target.Target("llvm", host="llvm") ...
input_name = "input" # 对于 PyTorch 前端,输入名称可以是任意的。 input_shapes = [(input_name, (1, 3, 224, 224))] mod, params = relay.frontend.from_pytorch(script_module, input_shapes) # print(mod) # 打印查看 QNN IR 转储
本文介绍如何用 Relay VM 部署 PyTorch 目标检测模型。 首先应安装 PyTorch。此外,还应安装 TorchVision,并将其作为模型合集(model zoo)。 可通过 pip 快速安装: pip install torch pip install torchvision 或参考官网:https://pytorch.org/get-started/locally/ ...
target=tvm.target.create('llvm')input_name='0'# change'1'to'0'shape_dict={input_name:x.shape}sym,params=relay.frontend.from_onnx(onnx_model,shape_dict)# 这里利用TVM构建出优化后模型的信息withrelay.build_config(opt_level=2):graph,lib,params=relay.build_module.build(sym,target,params=par...
TVM 具有用于各种框架 的在 relay.frontend 中的前端 API。现在对于 PyTorch 模型导入，我们有 relay.frontend.from_pytorch API。输入名称可以是任意的 input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list)Out:/workspace/...
storage() instead of tensor.storage() device=storage.device,/workspace/python/tvm/relay/frontend/pytorch_utils.py:47: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. return LooseVersion(torch_ver) > ver/venv/apache-tvm-py3.8/lib/python3.8/site-...