「Relay 中Pipeline Executor的教程（TVM）」：技术式、专业的中文文章标题，长度为40-60字。

jiezi

1 周前

「Relay 中 Pipeline Executor 的教程（TVM）」：技术式、专业的中文文章标题，长度为 40-60 字。

简介

Relay 是一个高级的自动编译器，可以将高级数学表达式转换为可执行的计算图。Pipeline Executor 是 Relay 的一个执行器，可以在 TensorFlow 和 XLA 平台上运行计算图。在本文中，我们将介绍如何使用 Pipeline Executor 在 TVM 中运行 Relay 计算图。

先决条件

要运行 Pipeline Executor 在 TVM 中，您需要满足以下条件：

已安装 TVM 和 Relay
已安装 TensorFlow 和 XLA
已安装 Python 3.6 或更高版本
安装和配置

要安装和配置 Pipeline Executor，请执行以下步骤：

在 TVM 中安装 Pipeline Executor：

bash pip install tvmpipeline

在 Relay 中安装 Pipeline Executor：

bash pip install relay-pipeline

在 TensorFlow 中安装 XLA：

bash pip install tensorflow-gpu==2.3.0+xla

在 TVM 中配置 Pipeline Executor：

“`python
from tvmpipeline import pipeline

# 创建 Pipeline Executor
with pipeline(
backend=”tf”,
target=”gpu”,
xla_compile=True,
xla_client_memory=1024 * 1024 * 1024,
xla_server_memory=1024 * 1024 * 1024,
xla_num_shards=8,
xla_tf_use_cudnn_on_gpu=True,
xla_tf_use_cudnn_on_cpu=True,
xla_tf_use_cudnn_fallback=True,
xla_tf_use_cudnn_offload=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_ops=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_kernels=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_reductions=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_scales=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_strided=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_transposed=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_dilations=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_pooling=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_spatial=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_depthwise=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_separable=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_batchnorm=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_activation=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_loss=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_embedding=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_softmax=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_avg_pool=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_max_pool=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_upsample=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_pad=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_reshape=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_concat=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_split=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_gather=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_scatter=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_reduce=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_gather=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_to_all=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_to_allv=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_sum=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_mean=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_prod=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_min=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_max=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_accum=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_gather_nd=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_scatter_nd=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_gather_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_scatter_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_sum_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_mean_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_prod_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_min_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_max_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_accum_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_gather_nd_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_scatter_nd_v2=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_gather_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_scatter_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_sum_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_mean_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_prod_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_min_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_max_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_reduce_accum_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_gather_nd_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_all_scatter_nd_v3=True,
xla_tf_use_cudnn_offload_all_