临时教程

• TVM 快速上手
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    • 全局函数
    • Python 调用 C++ 接口
    • convert 函数
    • 返回节点的回调
    • 返回函数
    • 设备函数
    • 右值引用
    • numpy scalar 和 args
    • dict 函数值类型
    • Hook Python 函数作为 Extern
    • PyTorch 调用 TVM 接口
  • 解读 tvm.tir.trace()
    • trace expr 赋值
    • trace expr 加法
    • trace 常量表达式
  • 自定义 relay 算子(python)
    • 构建 reshape4d_softmax_reshape2d ONNX 算子
    • 变换 reshape4d_softmax_reshape2d 为 softmax_transpose_reshape2d
    • 声明 softmax_transpose_reshape2d 算子类型关系
    • 注册 softmax_transpose_reshape2d 算子
    • 测试 softmax_transpose_reshape2d 算子类型推断
    • 融合 mod 部分算子为 softmax_transpose_reshape2d
    • 定义 softmax_transpose_reshape2d 计算与调度
    • 验证 softmax_transpose_reshape2d 数值一致性
    • 打印带有 softmax_transpose_reshape2d 算子的量化问题
  • 重写 relay 量化算子(python)
    • 未成功量化 softmax_transpose_reshape2d 结构
    • 为 nn.softmax 添加分区规则
    • 为 nn.softmax 添加注解规则
    • 校验量化 softmax 结果
  • 自定义 VTA 算子(python)
    • 重写预处理算子
    • graph pack 预处理算子
• Tedd 可视化
  • 测试 Tedd
  • 使用 TEDD 进行可视化
    • 数据流图
    • 调度树
    • 迭代关系图
  • 可视化 Relay 模块
    • 定制解析器
• 前端模型(temp)
  • MXNET 前端模型
    • 从 mxnet gluon 模型动物园下载模型
    • 编译 Graph
    • 在 TVM 上执行可移植 Graph
    • 使用带有预训练权重的 MXNet Symbol
  • PyTorch 前端
    • 原语库
      • 深度学习框架是如何提供灵活性的？
    • PyTorch Relay 推理
      • torch.matmul
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    • Caffe 简介
  • PyTorch Relax 前端
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    • PAPI 简介
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