用TVM的te的split来实现张量分割

在TVM中，可以使用Tensor Expression (TE)的`split`操作来实现张量分割。`split`操作可以将一个大的张量切割成多个小的张量。下面是一个使用TVM的TE实现张量分割的示例代码：

import tvm
from tvm import te

# 假设原始张量是A，形状为（4, 8）
A = te.placeholder((4, 8), name='A')

# 定义分割后的小张量的形状
m = 2  # 沿着行方向分割成两个小张量
n = 4  # 沿着列方向分割成四个小张量

# 使用split操作进行张量分割
sub_tensors = te.compute((m, n, 2, 2), lambda i, j, x, y: A[i*2+x][j*2+y], name='sub_tensors')

# 打印分割后的小张量
for i in range(m):
    for j in range(n):
        print(sub_tensors[i, j])

在上述代码中，我们首先使用`te.placeholder`创建一个名为A的原始张量，形状为（4, 8）。

然后，我们使用`te.compute`函数创建一个名为sub_tensors的新张量，形状为（m, n, 2, 2）。在lambda表达式中，我们使用索引i、j、x、y从原始张量A中提取元素，并将它们赋值给新张量sub_tensors。

最后，我们使用嵌套循环遍历sub_tensors的索引，并打印每个小张量。

请注意，这只是一个示例，具体实现可能因您所使用的编程语言、框架或库而有所不同。您可能需要根据自己的环境和需求进行适当的调整。