TVM文档翻译

TVM 从入门到精通 | 安装 TVM (Part 2)

By超神经内容一览：TVM共有三种安装方法：从源码安装、使用Docker镜像安装和NNPACKContrib安装。本文讲解如何通过Docker镜像和NNPACKContrib安装。
HyperAI超神经·2022-12-10 02:02

MacOs安装TVM记录

MacOs11.6只有CLion和Pycharm，接近于从头开始，参考链接：InstallfromSource—tvm0.9.dev182+ge718f5a8adocumentationhttps://
猫里翁·2022-12-09 19:44

OPENCV处理PDF中的水印

使用OPENCV处理PDF中的水印今天在使用有道的文档翻译工具翻译文章的时候发现导出的PDF文件竟然还有水印？？？作为一个要交的作业，这个水印可不能存在！
DesignCode·2022-12-09 02:40

TVM 从入门到精通 | 安装 TVM (Part 2)

内容一览：TVM共有三种安装方法：从源码安装、使用Docker镜像安装和NNPACKContrib安装。本文讲解如何通过Docker镜像和NNPACKContrib安装。
HyperAI超神经·2022-12-07 12:51

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其一：数据集与Dataset类

目录代码位置一、原始数据信息录入二、数据信息整理类别信息记录图片信息记录三、获取图片小结Github地址：Mask_RCNN『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译
血_影·2022-12-07 04:54

python写的软件能分成两个文件吗,Python实战 | 利用PyPDF2模块快速拆分PDF文档

只能找一些平台的文档翻译功能，大部分需要付费，免费的限制很多，例如免费用户每次最多只能翻译5页，而且文档大小最大不能超过5M到10M，拆分是最好的解决办法，人工去拆吗？
weixin_39916758·2022-12-05 15:04

深度学习框架计算平台的初识

2.总结深度学习计算平台：算法、硬件、操作系统、分布式系统、编译器；领军人物贾扬清，阿里巴巴陈天奇，CUM——深度学习框架编译TVM李沐，亚马逊徐伟，地平线王益，脸书袁进辉，微软林敏领军企业谷歌——MLIR
苹榆枫·2022-12-05 15:18

TVM入门：TVM编译Pytorch模型工作流程

TVM编译Pytorch模型工作流程根据TVM参考文档整理，并添加了一些注释。该示例比较简单，适合学习TVM的同学入门阅读。
Zannnne·2022-12-05 10:19

WSL下安装ubuntu 18.04 +meep进行FDTD仿真计算

主要是因为我看网上其他人写的就跟一坨屎一样，在那乱写，搞完一堆报错，也没有说明为什么，直接拿meep官方文档翻译一下就成了一
加菲家的猫·2022-12-05 08:54

TVM 从入门到精通 | 安装 TVM (Part 1)

内容一览：TVM共有三种安装方法：从源码安装、使用Docker镜像安装和NNPACKContrib安装。本文重点介绍如何通过源码安装TVM。
HyperAI超神经·2022-12-03 11:15

【TVM源码学习笔记】3.1 代码生成

在BuildRelay编译relayir形式的模型时，会调用GraphExecutorCodegen::CodeGen生成代码，该方法定义：LoweredOutputCodegen(IRModulemod,relay::Functionfunc,Stringmod_name){mod_name_=mod_name;VLOG_CONTEXTexpr_to_storage_info);//给mod加一
zxros10·2022-12-03 06:48

【TVM源码学习笔记】3.1.3 工作空间更新

CodeGen中在分配内存后，即执行工作空间更新backend::FunctionInfofunc_info;//defined()判断memory_plan_的数据是否为空,这里表示内存分配是否成功if(memory_plan_.defined()){//TODO(@electriclilies,@jroesch):removeUpdateMainWorkspaceSize//使用新的内存分配更
zxros10·2022-12-03 06:48

【TVM源码学习笔记】3.1.1 VisitExpr流程分析

TVM源码中涉及到表达式遍历的地方，一般是使用VisitExpr接口进行。
zxros10·2022-12-03 06:47

【TVM源码学习笔记】3 模型编译

设置优化级别withtvm.transform.PassContext(opt_level=3):#编译模型lib=relay.build(mod,target,params=params)因为在python/tvm
zxros10·2022-12-03 06:47

【TVM源码学习笔记】附录2 TVM的Object家族

TVM的Object类是很多类的基类，详细的分析资料可以参考深入理解TVM：Object家族-知乎深入理解TVM：Object家族（二）-知乎TVM源码品读：万物基石——Object类（1）-知乎TVM
zxros10·2022-12-03 06:17

【TVM源码学习笔记】1 从编译运行第一个模型开始

在成功安装TVM环境后，我们尝试编译运行一个简单的手写数字识别模型。模型使用tvm自带的tests/micro/testdata/mnist/mnist-8.onnx。
zxros10·2022-12-03 06:17

【TVM源码学习笔记】0 TVM安装

环境：vmware16pro+ubuntu20.041.LLVM+CLANG安装源码安装llvm比较复杂，而且在国内很难下载llvm源码以及子仓源码，所以直接使用llvm社区发布的二进制包安装。下载地址：https://github.com/llvm/llvm-project/releases/tag/llvmorg-13.0.0下载后直接使用tar命令解压tarvxfclang+llvm-13.
zxros10·2022-12-03 06:47

【TVM源码学习笔记】附录1 TVM python调用C++的机制

1.tvmrelayoppython调用C++在tvm前端涉及relay算子（比如说外部框架算子转vmrelayir）的时候，会调用到tvm/relay/op下对应算子的接口，进而调用_make.xxx
zxros10·2022-12-03 06:47

tvm学习笔记（七）：简约操作

所谓Reduction（简约操作）其实就是说经过该操作之后，输入向量的维度会减小，例如，对输入向量沿着某个维度进行求和，先看一下python的代码：importnumpyasnpa=np.random.normal(size=(3,4)).astype('float32')print(a)print(a.sum(axis=1))打印结果为：这里就是沿着第二个维度进行了求和操作，对应与具体实现如下：
MirrorYuChen·2022-12-03 06:16

TVM学习笔记二.relay IR介绍

relay是一种功能多样的编程语言，用于机器学习系统表达的中间表示。relay支持代数数据类型，闭包，控制流和递归，从而可以直接表示比基于计算图的IR更复杂的模型。relay还包括一种使用类型关系的依赖类型的形式，来处理对参数形状有复杂的要求的操作符的形状分析。relay在设计上是可扩展的，这使得机器学习的开发者可以很容易地开发新的大型程序转换和优化。下面分别介绍Relay中的语法，类型系统，代数
亦梦云烟·2022-12-03 06:16

TVM笔记-pass

mod)#执行pass2.函数调用关系图3.IPOinput:IRModuleprocess：pass优化output：IRModule4.passdatastructure对于通用数据结构的定义均在目录tvm
龙啸wyh·2022-12-03 06:16

TVM中PackedFun机制学习笔记

为了便于Python和C++混合编程，TVM使用了统一的PackedFunc机制。
红药噻·2022-12-03 06:45

TVM安装踩坑笔记

TVM安装踩坑笔记由于是在公司服务器安装的TVM，所以有各种网络的限制问题，不能从服务器端直接下载包文件，得先下载到windows上面然后再上传到服务器端。
just-solo·2022-12-03 06:44

tvm学习笔记之编译安装

1、编译需要打开的选项：set(USE_SORTON)参考资料：discuss.tvm.ai/t/solved-cant-run-tutorials-ssd-model-on-my-own-cpu/20052
bduwps8393·2022-12-03 06:43

TVM笔记一

importtorchimportnumpyasnpimporttorchvisionimportonnximporttvmfromtvmimportteimporttvm.relayasrelay#加载torchvision中ResNet18模型model_name="resnet18"model=getattr(torchvision.models,model_name)(pretrained
TBAALi·2022-12-03 06:11

TVM | 一种用于深度学习的端到端自动优化编译器

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享 大家好，我是极智视界，本文解读一下一种用于深度学习的端到端自动优化编译器TVM。 
极智视界·2022-12-02 16:57

i.MX 6ULL 驱动开发 四：设备树

一、标准文档翻译Linux驱动开发九：《Power_ePAPR_APPROVED_v1.12》翻译_lqonlylove的博客-CSDN博客Linux驱动开发十：《DevicetreeSpecification
lqonlylove·2022-12-01 20:07

挑选出tensor中等于0的索引_[TensorFlow2.0文档翻译] 使用tf.function提升性能

TensorFlow2.0默认动态图机制(eagerexecution）。用户接口直观且灵活(运行一次性的操作很简单且快)但是可能会牺牲性能和部署的灵活性。为了了解部署模型的性能，使用tf.function从程序中分离出拓扑图，这得益于AutoGraph和pyton中一些高质量的代码。但是依然存在一些缺陷需要谨慎对待：主要的打包和建议是：不要依赖python中的副作用对象例如可变对象和追加list
weixin_39847556·2022-12-01 19:46

6个免费科技外文文献下载网址，拿走不谢

今天就给大家分享6个比较实用的免费科技外文文献网站，希望对接触文献的你有所帮助写在开头，外文文献可能还会涉及翻译问题，科技外文文献翻译，无论是pdf，word还是excel等等，都可以使用我们唐帕翻译：唐帕翻译-文档翻译
魅色·2022-12-01 10:18

深度学习中使用labelImg打标签

一、下载labelImg:链接：https://pan.baidu.com/s/1tVM1KbWEnfwV8Huh3faw9A提取码：2ehr二、win+r打开cmd命令行进入labelImg.py文件所在的文件夹三
菜极的墨墨·2022-11-30 08:09

TVM 从入门到精通 | 安装 TVM (Part 1)

内容一览：TVM共有三种安装方法：从源码安装、使用Docker镜像安装和NNPACKContrib安装。本文重点介绍如何通过源码安装TVM。
·2022-11-30 06:45

【从零开始学TVM】三，基于ONNX模型结构了解TVM的前端

【GiantPandaCV导语】本文基于Pytorch导出的ONNX模型对TVM前端进行了详细的解析，具体解答了TVM是如何将ONNX模型转换为RelayIR的，最后还给出了一个新增自定义OP的示例。
just_sort·2022-11-30 03:12

python-docx 文档翻译（二）Quickstart

1.创建（打开）一个文档document创建一个document对象：fromdocximportDocumentdocument=Document()这和在Word中使用默认设置创建一个新文档差不多。也可以打开并处理现有的Word文档（后面介绍）。2.添加段落（paragraph）paragraph=document.add_paragraph('Loremipsumdolorsitamet.'
SATAN 先生·2022-11-29 18:51

有什么软件可以自动把PDF文件翻译成英文的吗？

特别是遇到有专业名词的时候，普通的翻译器翻译的根本就不专业，有没有一款软件能够自动翻译PDF文档，还能保证翻译的专业度，并且排版不乱呢，当然有啦，今天给大家带来超好用的神仙翻译器，不仅能够上传PDF和word文档翻译
六维论文推荐·2022-11-28 18:14

sklearn.cluster -> KMeans 文档翻译

关于KMeans的文档fromsklearn.clusterimportKMeanshelp(KMeans)K-MeansclusteringKMeans聚类参数：n_clusters:int类型，默认8。产生的聚类数。init:{'k-means++','random'oranndarray},默认k-means++。初始选取聚类中心位置的方法。'k-means++'：kmeans聚类法中一种选
超级点不超·2022-11-28 15:14

sklearn 文档翻译之 sklearn.cluster.KMeans

转载自：http://blog.csdn.net/xiaoyi_zhang/article/details/52269242在sklearn中处理kmeans聚类问题，用到的是sklearn.cluster.KMeans这个类。参数：n_clusters：整形，缺省值=8生成的聚类数，即产生的质心（centroids）数。max_iter：整形，缺省值=300执行一次k-means算法所进行的最大
vivian_ll·2022-11-28 15:08

【从零开始学深度学习编译器】一，深度学习编译器及TVM 介绍

这篇文章是开篇，所以我不会太深入讲解TVM的知识，更多的是介绍一下深度学习编译器和TVM是什么？
just_sort·2022-11-28 15:29

【TVM系列教程一】深度学习编译器及TVM 介绍

这篇文章是开篇，所以我不会太深入讲解TVM的知识，更多的是介绍一下深度学习编译器和TVM是什么？
算法码上来·2022-11-28 15:25

TVM（端到端深度学习编译器）简介

TVM-算子编译器前后端前言TVM出现背景TVM是什么为什么用TVM，TVM解决了什么当前问题：TVM解决了TVM如何解决具体实现手段如何设计搜索空间SearchSpace优化策略图优化-算子融合图优化
wendaocp·2022-11-25 09:07

TVM、Openvino、TNN、NCNN前向推理框架使用心得

TVM、Openvino、TNN、NCNN前向推理框架使用心得仅是个人开发过程中的一些心得,不同的开发者应该有不同意见,当然我可能会有一些理解程度不够深入的地方,希望各位指正批评.一共五分,★★★☆☆表示得三分
damon93·2022-11-25 02:46

极智AI | 谈谈昇腾 auto tune

autotune也即自动调优，在AI芯片国产化适配的过程中，你会发现有好几家是基于tvm的拓展。这里昇腾也不例外，所以昇腾的autotune，一切源于TVM。
极智视界·2022-11-24 12:19

模型推理部署

TVM针对不同的深度学习框架和硬件平台，实现了统一的软件栈，以尽可能高效的方式，将不同框架下的深度学习模型部署到硬件平台上。
xiaomu_347·2022-11-24 11:28

UE4蓝图节点文档翻译【目录】--- AI

翻译人：紫雪恋蝶参考的引擎版本：记住！本文内容仅限临时应急！切勿作为编程标准！在之后的时间里应努力提高相关水平、且当书写、交流、等用于生产生活时切记:我们禁止您在此时引述汉化内容！须以官方原文为准！若你对汉化、汉化组感兴趣，请点击【汉化组进度、、招募、模板共享】官网地址AI汉化人工智能目录树：根目录Actions（可操作节点）Categories（分类）Actions（可操作节点）节点名原文及汉化
plmnoo·2022-11-23 07:37

YOLOv7：无需预训练模型的最新最实时的目标检测框架

Yolov7论文翻译翻译工具:DeepL和讯飞文档翻译论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码：https://github.com/WongKinYiu/yolov7Bag-of-Freebies
繁华落尽，寻一世真情·2022-11-23 00:34

【精华】主流的深度学习推理架构

目录主流的深度学习推理架构（1）NCNN（2）OpenVino（3）TensorRT（4）MediaPipe（5）ONNX（6）MNN（7）MACE（8）TNN（9）TVM主流的深度学习推理架构深度学习模型多种部署方式汇总一文带你轻松上手
LeeZhao@·2022-11-22 23:30

AI与传统编译器

AI与传统编译器至于TVM，现在有很多框架（TF，Pytorch），然后会部署到不同平台（CPU、GPU、TPU），神经网络编译器，就是把不同框架里写的东西，编译成一样的格式，再生成到某一平台的代码再来看传统编译器
冲冲冲冲冲冲！！！·2022-11-22 20:02

面向ASIC设备的编译器框架：TVM or MLIR？

2019~2021年，“摩尔定律失效”这一关键词频频出现于各大技术网站，在此背景下，市面上多如牛毛的AI芯片公司不约而同地给出了通用CPU+专用ASIC芯片的方案，以应对日益增长的AI边、端侧推理计算需求。在AIDSA芯片的开发实践中，棘手的问题除了底层硬件的设计，更多的还是AI模型在DSA芯片上优化、部署执行这一过程所需软件栈的实现，也即“AI编译器”技术栈，在这一领域最常常被大家提起并衡短论长
Linux基金会AI&Data基金会·2022-11-22 20:26

AI芯片和编译器

深度学习深度学习发展深度学习应用目标识别目标检测自然语言处理机器学习框架常用深度学习算子ConvolutionPoolingActiviation二、模型量化量化熵量化标准卷积中的量化三、AI芯片PCIe模式SoC模式TPU模块编程模型四、工具链TVM
ShmilySiu·2022-11-22 20:55

使用TVM在android中进行Mobilenet SSD部署

所谓TVM，按照正式说法：就是一种将深度学习工作负载部署到硬件的端到端IR（中间表示）堆栈。
龙啸wyh·2022-11-22 10:39

[模型部署]：TVM模型部署实战

[模型部署]：TVM模型部署实战1PyTorch模型1.1准备模型1.2准备数据1.3将TorchScript计算图导入TVM1.4使用Relay构建1.5将部署好的TVM模型使用Python加载1.6
Way_X·2022-11-22 10:00
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