【TVM模型编译】2. relay算子构造.md

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TVM将深度学习模型编译为WebGL

使用TVM将深度学习模型编译为WebGL TVM带有全新的OpenGL / WebGL后端! OpenGL / WebGL后端 TVM已经瞄准了涵盖各种平台的大量后端:CPU,GPU,移动设备等.这次,添加了另一个后端:OpenGL / WebGL. OpenGL / WebGL使能够在未安装CUDA的环境中利用GPU.在浏览器中使用GPU的方法. 后端允许以3种不同的方式使用OpenGL / WebGL: 本地OpenGL:可以将深度学习模型编译为OpenGL,完全使用Python在本地计算机…

【KAWAKO】TVM-tflite模型编译与优化

目录前言准备模型版本问题精度问题加载tflite模型编译模型在python上运行模型进行测试加载输入数据运行四连优化(Autotune) 注: 前言 TVM的编译与优化主要有两种方法,一种是通过tvmc命令行,另一种是通过python. tvmc编译出来的模型,在后面c++推理的时候读取不进来,可能是我使用的c++方法与tvmc的模型对应不上导致的,因此本文暂时不讲这种方法,其使用方法可以在官方文档中找到. python方法虽然不如tvmc灵活,但也挺简单的,本文将对该方法进…

- 反编译 AndroidKiller 逆向实践案例 MD

目录目录反编译 AndroidKiller 逆向实践案例 MD AndroidKiller 简介插件升级基本使用实践案例修改清单文件打印 debug 级别的日志方式一:直接代理 Log 类方式二:通过修改字段值修改判断条件方式三:通过修改方法返回值修改判断条件方式四:修改 BuildConfig.DEBUG 中的 DEBUG 常量值如何hook混淆后指定类中的指定方法完整案例基本步骤 XposedInit XposedZygoteInit Markdown版本笔记…

TVM优化Deep Learning GPU算子

TVM优化Deep Learning GPU算子高效的深度学习算子是深度学习系统的核心.通常,这些算子很难优化,需要HPC专家付出巨大的努力. 端到端张量IR / DSL堆栈TVM使这一过程变得更加容易. 如何在TVM的帮助下编写高性能GPU运算符内核.本文以深度卷积(即topi.nn.depthwise_conv2d_nchw)为例,并演示如何在tensorflow中改进已经手工优化的CUDA内核.在不同的工作负载下,最终版本比tf-1.2中优化的内核快2到4倍,在启用了算子融合的情况下,最…

MACE(2)-----模型编译

作者:十岁的小男孩 QQ:929994365 无用本文仅用于学习研究,非商业用途,欢迎大家指出错误一起学习,文章内容翻译自 MACE 官方手册,记录本人阅读与开发过程,力求不失原意,但推荐阅读原文. 本文是mace学习的第二步,如何撰写Yaml文件,将pb模型部署到该文件中进行编译.若环境尚未搭建完毕的同学请看第一篇环境搭建,编译出的库在安卓中如何使用请浏览第三步即mace工程化. MACE(1)-----环境搭建:https://www.cnblogs.com/missidiot/p/948…

Win 10环境下6sV2.1模型编译心得

最新版本6sV2.1模型是通过FORTRAN95编写的,2017年11月代码编写完成,2018年11月发布在模型官网上.通常我们在使用过程中都是调用模型的.exe可执行文件,而下载下来的是FORTRAN源码,从源码到.exe我们需要经历一道编译的工作,如果不是特别熟悉可能会走很多弯路,目前网上关于编译的教程也是良莠不齐,参考一些教程,在自己的摸索下,在Win 10环境下成功的编译了6sV2.1FORTRAN源码. 编译过程主要有两步组成:1编译器下载与安装,2编译 1编译器下载与安装 FORTR…