用TVM的te来实现张量分割

在TVM中，可以使用Tensor Expression (TE)来实现张量分割。张量分割是将一个大的张量切割成多个小的张量，可以使用`split`操作来实现。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

# 创建一个数组用于存储分割后的小张量
sub_tensors = []
for i in range(m):
    for j in range(n):
        sub_tensors.append(te.compute((2, 2), lambda x, y: A[i*2+x][j*2+y], name=f'sub_tensor_{i}_{j}'))

# 打印分割后的小张量
for tensor in sub_tensors:
    print(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（4, 8）。

然后，我们通过嵌套循环遍历每个小张量的索引，使用`te.compute`函数创建小张量。在lambda表达式中，我们根据索引计算小张量的值，并将其存储在一个数组`sub_tensors`中。

最后，我们遍历`sub_tensors`数组，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。