用TVM的te来实现把一个维度(17,3,3)的张量分割成一个（16，3，3）维度和一个（1，3，3）的张量

要将一个形状为（17, 3, 3）的张量分割成一个形状为（16, 3, 3）的张量和一个形状为（1, 3, 3）的张量，您可以使用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（17, 3, 3）
A = te.placeholder(shape=(17, 3, 3), dtype="float32", name="A")

# 定义分割后的小张量的形状
m = 16  # 分割后的第一个小张量的维度
n = 1   # 分割后的第二个小张量的维度

# 使用split操作进行张量分割
B = te.compute((m, 3, 3), lambda i, j, k: A[i, j, k], name="B")
C = te.compute((n, 3, 3), lambda i, j, k: A[m, j, k], name="C")

# 打印分割后的小张量
print(B)
print(C)

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，其形状为（17, 3, 3）。

然后，我们使用`te.compute`函数创建两个新张量B和C。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，并将它们分别赋值给新张量B和C。

最后，我们打印分割后的小张量B和C以验证分割是否成功。

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。