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TVM: 深度学习编译器介绍

深度学习编译器介绍每一种硬件对应一门特定的编程语言，再通过特定的编译器去进行编译产生机器码，那随着硬件和语言的增多，编译器的维护难度会有很大困难。现代编译器已经解决了这个问题。为了解决这个问题，科学家为编译器抽象出来了编译前端/编译中端/编译后端等概念，并引入IR(Interm

pytorch转onnx遇到的问题汇总

1、关于torch导出onnx时候无法导出 upsample_bilinear2d的问题：有人说直接将bilinear换成nearest，但是模型效果自然打折扣完美的解决方案如下 torch.onnx.export(model, dummy_tensor, output, export_params=True,opset_version=11) 这里只需要在后面多加一个 opset_versio

深度学习框架OneFlow是如何和ONNX交互的？

oneflow-onnx 工具开发者：daquexian， bbuf 0x0. 介绍在开始阅读本篇文章之前，如果你对ONNX不是很了解介意先阅读我之前写的这几篇介绍ONNX文章： ONNX初探ONNX 再探onnx2pytorch和onnx-simplifier新版介绍以及大老师的： onnx simplifier 和 optimizer 然后，这篇文章不会继续探索

python -m onnxsim 报错：RuntimeException: [ONNXRuntimeError] : 6 : RUNTIME_EXCEPTION ，UpsampleMode) con

RuntimeException: [ONNXRuntimeError] : 6 : RUNTIME_EXCEPTION : Exception during initialization: /Users/runner/work/1/s/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/upsample.h:271 void onnxruntime::UpsampleBase::ScalesValidation(const std::vector<float> &am

TensorFlow转ONNX

ONNX tensorflow-onnx将使用安装在您系统上的ONNX版本，如果没有找到，则安装最新的ONNX版本。我们支持ONNX opset-6到opset-12。默认情况下，我们使用opset-9来生成ONNX图，因为大多数运行时都支持opset-9。对未来opsets add的支持在它们发布时添加。如果您希望使用特定的opset生