tvm 源代码 下载

要下载TVM的源代码，首先要确保你的计算机上已经安装了Git和Python的开发环境。然后，按照以下步骤进行下载：

1. 打开一个终端或命令行界面，切换到你希望存储TVM源代码的文件夹目录。
2. 在终端或命令行界面中，输入以下命令进行克隆TVM的Git仓库：

   git clone --recursive https://github.com/apache/tvm

这会下载TVM的最新版本代码，并且同时也会下载其相关的子模块。
3. 克隆完成后，使用`cd`命令进入TVM的目录。例如：

   cd tvm

4. 现在，你可以通过运行`python setup.py install`来安装TVM。这将会安装TVM及其相关的Python依赖项。
5. 安装完成后，你可以使用`python -m tvm.exec.rpc_tracker --host 0.0.0.0 --port 9190`命令来启动TVM的RPC Tracker服务，默认监听9190端口。你也可以选择不启动该服务，以后再根据需要进行配置。
6. 至此，你已经成功下载并安装了TVM的源代码。你现在可以根据TVM的文档和示例来使用和开发TVM了。

请注意，以上步骤假设你已经正确设置了Git和Python的环境。如果下载过程中遇到问题，请检查你的网络连接或者查阅TVM的官方文档、社区或者论坛来获取更详细的下载和安装指南。

相关问题

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。

tvm ubuntu

安装与配置的步骤如下：

1. 首先，你需要下载并解压LLVM包（clang llvm-10.0.0-x86_64-linux-gnu-ubuntu-18.04.tar.xz），该包包含了所需的编译工具。

2. 解压后，你可以将文件夹重命名为clang-llvm-10.0.0，以方便后续的操作。

3. 接下来，你需要添加环境变量。可以在终端中执行以下命令将LLVM路径添加到环境变量中：

   export LLVM_PATH=${HOME}/tools/clang-llvm-10.0.0

4. 然后，你需要安装TVM。在打开Python解释器后，执行以下命令：

   import tvm
   tvm.__version__

这将显示当前安装的TVM版本。

5. 最后，你需要克隆TVM的GitHub仓库，并执行以下命令：

   git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-tvm tvm

这将下载TVM的源代码并将其存储到名为tvm的文件夹中。

通过按照上述步骤进行操作，你将能够成功在Ubuntu上安装和配置TVM。