Ansor在调优过程中报错，但是结果正确，这正常吗

在使用TVM中的AutoTVM进行调优过程中，有时可能会出现报错但结果仍然是正确的情况。这在一定程度上是正常的。

TVM的AutoTVM调优过程是通过搜索算法来寻找最佳的算法和参数组合，以提高性能。在搜索过程中，会尝试许多不同的算法和参数组合，其中一些可能会导致错误或报错。然而，尽管某些算法和参数组合可能导致报错，但在某些情况下仍然可以得到正确的结果。

这种情况通常发生在算法和参数对于特定的输入数据是有效的，但对于其他输入数据可能会导致问题。因此，即使在报错的情况下，得到的结果仍然可能是正确的。

当您在使用AutoTVM进行调优时，如果发现结果是正确的但出现了报错，请确保仔细检查报错信息，以确保没有发生严重错误。如果结果确实是正确的，您可以尝试忽略这些报错，或者尝试调整搜索空间或其他参数以避免这些报错。

需要注意的是，在某些情况下，报错可能会导致不正确的结果。因此，在使用AutoTVM进行调优时，及时检查和处理报错非常重要，以确保得到正确且高性能的代码。

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Python用Ansor实现GPU上并行矩阵乘法

以下是使用Python和Ansor实现GPU上并行矩阵乘法的简单示例：

import numpy as np
import tvm
from tvm import autotvm, te
from tvm.autotvm.task import TaskExtractEnv
from tvm.autotvm.measure.measure_methods import set_cuda_target_arch

import tvm.contrib.graph_runtime as runtime
from tvm.contrib import graph_executor
from tvm.topi.nn import dense

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

# 定义矩阵乘法运算
def matmul(n, m, p):
    # 定义输入矩阵
    A = te.placeholder((n, m), name='A')
    B = te.placeholder((m, p), name='B')
    # 定义输出矩阵
    k = te.reduce_axis((0, m), name='k')
    C = te.compute((n, p), lambda i, j: te.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name='C')
    # 创建计算图
    sch = te.create_schedule(C.op)
    # 选择目标设备
    target = tvm.target.Target('cuda', host='llvm')
    # 生成优化空间
    task = autotvm.task.create(dense, args=(A, B, None), target=target)
    logging.getLogger('autotvm').setLevel(logging.DEBUG)
    measure_option = autotvm.measure_option(builder='local', runner=autotvm.LocalRunner(number=5))
    # 自动调优
    tuner = autotvm.tuner.XGBTuner(task)
    tuner.tune(n_trial=1000,
               measure_option=measure_option,
               callbacks=[autotvm.callback.log_to_file('matmul.log')])

    # 获取最优参数
    dispatch_context = autotvm.apply_history_best('matmul.log')
    best_config = dispatch_context.query(task.target, task.workload)
    # 编译
    with target:
        sch, args = dense.sch(*task.args)
        func = tvm.build(sch, args, target=target, name='dense')
    # 生成随机输入数据
    a_np = np.random.uniform(size=(n, m)).astype(np.float32)
    b_np = np.random.uniform(size=(m, p)).astype(np.float32)
    c_np = np.zeros((n, p), dtype=np.float32)
    # 将数据上传到GPU
    ctx = tvm.gpu()
    a_tvm = tvm.nd.array(a_np, ctx)
    b_tvm = tvm.nd.array(b_np, ctx)
    c_tvm = tvm.nd.array(c_np, ctx)
    # 执行
    func(a_tvm, b_tvm, c_tvm)
    tvm.testing.assert_allclose(c_np, c_tvm.asnumpy(), rtol=1e-5)

# 测试
matmul(128, 256, 512)

以上代码中，我们首先使用TVM的API定义了矩阵乘法运算，并创建了计算图。然后，我们使用Ansor的自动调优工具，对矩阵乘法运算的优化空间进行搜索，并获取最优参数。接着，我们将最优参数传递给TVM的编译器，将计算图编译为针对GPU的高效代码。最后，我们生成了随机的输入数据，并将其上传到GPU。我们调用生成的代码执行矩阵乘法运算，并将输出结果与预期结果进行比对。

需要注意的是，在实际使用中，我们需要根据实际情况调整自动调优工具和编译器的参数，以获得最佳性能。同时，我们还可以使用TVM的调度器对计算图进行优化，以进一步提高性能。

用TVM的te写一个compute，可以实现把一个（4，3，3）的张量压缩成（1，3，3）的张量，再和另一个（2，3，3）的张量合并成一个（3，3，3）的张量，再用Ansor找最优调度

下面是使用TVM的te语言编写一个compute函数来实现张量的压缩和合并操作，并使用TVM的Ansor模块找到最优调度的示例代码：

import tvm
from tvm import te
from tvm import autotvm

# 定义张量的形状和数据类型
shape_a = (4, 3, 3)
shape_b = (2, 3, 3)
dtype = 'float32'

# 创建输入张量A和B
A = te.placeholder(shape_a, dtype=dtype, name='A')
B = te.placeholder(shape_b, dtype=dtype, name='B')

# 定义压缩和合并操作的计算函数
def compute():
    # 压缩A张量
    A_compressed = te.compute((1, 3, 3), lambda i, j, k: te.sum(A[i, j, k], axis=0), name='A_compressed')

    # 合并A_compressed和B张量
    merged_tensor = te.compute((3, 3, 3), lambda i, j, k: te.if_then_else(i == 0, A_compressed[0, j, k], B[i-1, j, k]), name='merged_tensor')

    return [A_compressed, merged_tensor]

# 创建schedule
def schedule():
    s = te.create_schedule(compute())

    # 使用Ansor自动调度器
    target = tvm.target.Target('llvm')
    task = autotvm.task.create('topi_nn.conv2d', args=(A_compressed.shape, dtype), target=target)
    log_file = 'tuning.log'

    measure_option = autotvm.measure_option(builder='local', runner=autotvm.LocalRunner(number=5))

    # 自动调度
    autotvm.task.DispatchContext.current.silent = True
    tuner = autotvm.tuner.XGBTuner(task)
    tuner.tune(n_trial=1000,
               early_stopping=800,
               measure_option=measure_option,
               callbacks=[autotvm.callback.log_to_file(log_file)])

    # 调度最优结果
    with autotvm.apply_history_best(log_file):
        s = task.schedule

    return s

# 构建tvm的运行函数
s = schedule()
f = tvm.build(s, [A, B] + compute(), target='llvm')

# 创建输入数据
a_np = np.random.rand(*shape_a).astype(dtype)
b_np = np.random.rand(*shape_b).astype(dtype)

# 创建tvm的输入张量
a_tvm = tvm.nd.array(a_np)
b_tvm = tvm.nd.array(b_np)

# 创建tvm的输出张量
out_tvm = tvm.nd.array(np.zeros((3, 3, 3), dtype=dtype))

# 运行计算
f(a_tvm, b_tvm, out_tvm)

# 打印输出张量
print(out_tvm)

在上述代码中，我们首先定义了输入张量A和B的形状和数据类型。然后，我们使用TVM的te语言创建了计算函数，其中包括了压缩A张量和合并A_compressed和B张量的操作。接下来，我们使用Ansor模块来自动调度计算函数，以找到最优的调度策略。最后，我们使用tvm.build函数构建了运行函数，并通过运行函数进行计算，将结果保存在输出张量中。

请注意，上述代码中的压缩操作使用了te.sum函数来求和A张量的第一个维度。合并操作使用了te.if_then_else函数来根据条件选择不同的输入张量。在使用Ansor进行自动调度时，我们创建了一个用于调度的任务，并使用XGBTuner进行调度。最后，我们打印出输出张量以进行验证。