如何用TVM的te写一个算子，实现把一个（1,128,128）维度的张量等分十六份，再叠加起来成为（16,32,32）维度的张量再输出。

您可以使用TVM的te（Tensor Expression）来编写一个算子来实现您的需求。下面是一个示例代码：

import tvm
from tvm import te

def split_and_stack():
    # 输入张量形状
    input_shape = (1, 128, 128)
    # 输出张量形状
    output_shape = (16, 32, 32)

    # 创建输入和输出张量
    input_tensor = te.placeholder(input_shape, name='input_tensor', dtype='float32')
    output_tensor = te.placeholder(output_shape, name='output_tensor', dtype='float32')

    # 定义计算
    def compute(i, j, k):
        # 计算每个输出位置的坐标
        x = i // 8 * 16 + j // 4
        y = i % 8 * 32 + k // 4
        z = k % 4

        # 累加对应位置的输入值到输出张量
        return te.sum(input_tensor[x, y, z], axis=[0, 1])

    # 创建计算描述
    output = te.compute(output_shape, compute, name='output')

    return output.op.body[0]

# 创建一个范围上下文
with tvm.target.Target('llvm'):
    # 构造计算图
    stmt = split_and_stack()

# 打印生成的计算图
print(stmt)

这段代码中，我们定义了一个 `split_and_stack()` 函数，该函数使用 `te.placeholder()` 创建输入和输出张量。然后在 `compute()` 中定义了计算逻辑，根据输出张量的索引，计算对应位置的输入张量值并进行累加。最后通过 `te.compute()` 创建计算描述，并返回计算图的第一个操作节点。

请注意，上述代码只是生成了计算图的语法树，并没有进行实际的计算。要实际执行和编译这个计算图，您需要使用TVM的其他API（如 `tvm.build()` 和 `tvm.run()`）。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。