python tvm

TVM是一个支持深度学习模型优化和部署的开源框架。通过使用TVM的Python接口，您可以编译、优化和执行深度学习模型。使用TVM的Python接口，您可以加载模型、定义输入形状，并且还可以进行其他的模型配置操作。

为了使用TVM的Python接口编译优化模型，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，您需要安装TVM并编译它的源代码。您可以在之前的文章中了解如何从源码编译安装TVM。
2. 接下来，您需要加载模型。您可以使用以下代码加载模型：
model = tvmc.load('my_model.onnx', shape_dict={'input1': [1, 2, 3, 4], 'input2': [1, 2, 3, 4]})
在这个例子中，我们使用了ONNX模型，并指定了输入的形状。
3. 一旦加载了模型，您可以根据需要进行其他的模型配置操作。例如，您可以定义其他的优化参数、设备类型等。
4. 最后，您可以使用TVM的编译和执行功能来优化和执行模型。