【TVM教程】microTVM TFLite 指南
💡
原文中文，约7100字，阅读约需17分钟。
📝
内容提要
Apache TVM是一个深度学习编译框架，支持CPU、GPU及各种加速芯片。本文介绍如何使用microTVM和支持Relay的TFLite模型，包括依赖安装、模型加载、转换为Relay模块、模型编译及推理运行。
🎯
关键要点
- Apache TVM是一个深度学习编译框架，支持CPU、GPU及各种加速芯片。
- 本文介绍如何使用microTVM和支持Relay的TFLite模型。
- 安装microTVM的Python依赖项，包括pyserial和TFLite。
- 导入必要的Python库和模块，下载TFLite模型。
- 将TFLite模型转换为Relay模块和权重，确保输入张量名称匹配。
- 为Relay创建构建配置，选择适当的TARGET和RUNTIME。
- 编译模型并检查编译输出，生成C代码。
- 将生成的C代码合并到项目中，以便在设备中运行推理。
- 创建临时目录并生成项目，构建并刷新项目。
- 与模拟设备建立会话并运行计算，获取模型输出结果。
❓
延伸问答
什么是Apache TVM？
Apache TVM是一个深度学习编译框架，支持CPU、GPU及各种加速芯片。
如何安装microTVM的Python依赖项？
可以使用命令pip install pyserial==3.5 tflite==2.1来安装microTVM的Python依赖项。
如何将TFLite模型转换为Relay模块？
使用relay.frontend.from_tflite函数，将TFLite模型和输入张量的形状及数据类型传入即可转换为Relay模块。
编译模型时需要注意哪些配置？
需要为Relay创建构建配置，选择适当的TARGET和RUNTIME，并调用relay.build生成C源文件。
如何检查编译输出的C代码？
可以通过打印CSourceModule内容来检查编译输出，通常只需打印前10行即可。
如何与模拟设备建立会话并运行计算？
使用tvm.micro.Session创建会话，并通过local_graph_executor运行计算，设置模型输入并获取输出结果。
➡️
