用TVM的te实现一个算子，将一个（1，8，8）的张量分割成16个（1，2，2）的张量，再在第一维度上合并成（16，2，2）的张量

要实现将一个形状为（1, 8, 8）的张量分割成16个形状为（1, 2, 2）的小张量，然后在第一维度上合并成形状为（16, 2, 2）的张量，可以使用TVM的Tensor Expression (TE)来实现。下面是一个示例代码：

import tvm
from tvm import te

# 假设原始张量是A，形状为（1, 8, 8）
A = te.placeholder((1, 8, 8), name='A')

# 定义分割后的小张量的形状
m = 4  # 分割后的小张量个数为4x4=16

# 使用split操作进行张量分割
sub_tensors = te.compute((m, 2, 2), lambda i, j, k: A[i // 4, j * 2 + k // 2, k % 2], name='sub_tensors')

# 使用reshape操作进行张量合并
merged_tensor = te.compute((16, 2, 2), lambda i, j, k: sub_tensors[i // 4, j, k], name='merged_tensor')

# 打印合并后的张量
print(merged_tensor)

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（1, 8, 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, 2, 2）。在lambda表达式中，我们使用索引i、j和k从原始张量A中提取元素，并将它们赋值给新张量sub_tensors。

接下来，我们使用`te.compute`函数创建一个名为merged_tensor的新张量，形状为（16, 2, 2）。在lambda表达式中，我们使用索引i、j和k从sub_tensors中提取元素，并将它们赋值给新张量merged_tensor。

最后，我们打印合并后的张量merged_tensor以验证结果是否正确。

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。