TVM能不能把两次矩阵乘法写在一个算子内

可以的。在TVM中，您可以通过将多个算子组合成一个复合算子来实现此目的。您可以使用TVM的API来创建多个算子，然后将它们组合成一个复合算子。在组合算子时，您可以定义每个算子的输入和输出，以及它们之间的依赖关系。这样，您就可以在一个算子内执行多个矩阵乘法操作。

以下是一个示例代码，其中包含两个矩阵相乘的算子，它们被组合成一个复合算子：

import tvm
import numpy as np

# Define the shape of the matrices
n, m, l = 10, 20, 30

# Define the input placeholders
A = tvm.te.placeholder((n, m), name='A')
B = tvm.te.placeholder((m, l), name='B')

# Define the intermediate tensor
k = tvm.te.reduce_axis((0, m), name='k')
C = tvm.te.compute((n, l), lambda i, j: tvm.te.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name='C')

# Compile the computation into a function
s = tvm.te.create_schedule(C.op)
func = tvm.build(s, [A, B, C])

# Generate some random input data
a = np.random.rand(n, m).astype(np.float32)
b = np.random.rand(m, l).astype(np.float32)

# Execute the function with the input data
c = np.empty((n, l), dtype=np.float32)
func(tvm.nd.array(a), tvm.nd.array(b), tvm.nd.array(c))

# Verify the result
np.testing.assert_allclose(c, np.dot(a, b))

在上面的代码中，我们使用TVM的API定义了两个矩阵相乘的算子，并将它们组合成一个复合算子。在组合算子时，我们使用了一个中间张量 `C`，它用于存储第一个矩阵 `A` 和第二个矩阵 `B` 相乘的结果。然后，我们使用TVM的API将这个复合算子编译成一个可执行函数，并将输入数据传递给它。最后，我们验证了输出结果是否正确。