用TVM的te实现一个compute把四个（1，2，2）维度的张量在第一维度上合并成一个（4，2，2）的张量

使用TVM的te（Tensor Expression）库，您可以通过实现一个compute来将四个（1，2，2）维度的张量在第一维度上合并成一个（4，2，2）的张量。以下是一个示例代码：

import tvm
from tvm import te

# 创建输入张量
tensors = [te.placeholder((1, 2, 2), name="tensor{}".format(i+1)) for i in range(4)]

# 创建输出张量
output_tensor = te.placeholder((4, 2, 2), name="output_tensor")

# 创建一个compute来实现张量合并
def merge_tensors(*indices):
    return tvm.tir.Select(indices[0] < 1, tensors[0](indices[1], indices[2]), 
                          tvm.tir.Select(indices[0] < 2, tensors[1](indices[1], indices[2]), 
                                         tvm.tir.Select(indices[0] < 3, tensors[2](indices[1], indices[2]), 
                                                        tensors[3](indices[1], indices[2]))))

# 创建schedule
sch = te.create_schedule(output_tensor.op)

# 将合并操作添加到schedule中
sch[output_tensor].compute_at(sch[output_tensor], sch[output_tensor].op.axis[0])

# 创建build
build_func = tvm.build(sch, [tensors[0], tensors[1], tensors[2], tensors[3], output_tensor])

# 创建执行上下文
ctx = tvm.cpu(0)

# 创建输入数据
input_data = [tvm.nd.array([[[1, 2], [3, 4]]], ctx),
              tvm.nd.array([[[5, 6], [7, 8]]], ctx),
              tvm.nd.array([[[9, 10], [11, 12]]], ctx),
              tvm.nd.array([[[13, 14], [15, 16]]], ctx)]

# 创建输出数据
output_data = tvm.nd.empty((4, 2, 2), ctx)

# 执行计算
build_func(*input_data, output_data)

# 打印结果
print(output_data.asnumpy())

在上述示例中，我们首先创建了四个（1，2，2）维度的输入张量，并创建了一个（4，2，2）维度的输出张量。然后，我们实现了一个名为 merge_tensors 的 compute 函数来合并输入张量。在 compute 函数中，我们使用了 tvm.tir.Select 函数来根据索引选择对应的输入张量。接下来，我们创建了一个 schedule，并将合并操作添加到 schedule 中。最后，我们通过调用 build 函数来构建可执行函数，并在执行上下文中执行计算。最终，我们打印出合并后的张量。

请注意，上述代码仅演示了如何使用 TIR（Tensor IR）和 Tensor Expression 来实现张量合并，实际的计算设备和数据类型可能需要进行适当的调整和配置。