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编译接口
auto_schedule
auto_schedule接口的作用是把定义好的计算过程生成schedule对象。
您可以在ATC安装目录下的“python/site-packages/topi/generic/cce.py”查看接口定义。
函数原型
topi.generic.auto_schedule(outs, option=None)
参数说明
outs：算子输出tensor的列表，支持单个输出或者多输出的场景。
option：用于RL算子搜索的配置参数，正常auto_schedule无需配置。
返回值:
schedule：算子的计算schedule。
调用示例
import te.lang.cce
from te import tvm
import topi.generic
shape = (28,28)
dtype = "float16"
# 定义输入
data = tvm.placeholder(shape, name="data", dtype=dtype)
# 描述算子计算过程
res = te.lang.cce.vabs(data)
with tvm.target.cce():
# 生成schedule对象
sch = topi.generic.auto_schedule(res)
cce_build_code
对schedule对象进行编译生成算子二进制文件与算子描述文件。
您可以在ATC安装目录下的“python/site-packages/te/lang/cce/te_schedule/cce_schedule.py”查看接口定义。
函数原型
te.lang.cce.cce_build_code(sch, config_map=None)
参数说明
- sch：tvm.schedule，schedule to build or to print lower code。
- config_map：build的参数配置，是一个字典，默认是None，直接使用默认配置，包含如下key。
- print_ir：是否打印lower IR code，默认是True。
- need_build：是否进行build，默认是True。
- name：算子的名字，默认是`cce_op`。
只能是大小写字母、数字、“_”的组合，且必须是字母或者“_”开头，长度小于或等于200个字符。
- tensor_list：算子的输入和输出tensor列表，输入是placeholder接口返回的tensor对象，输出是经过计算后的tensor对象，必填值，否则会报错。而且这个列表决定了生成算子的kernel函数的参数的顺序，和此list中的输入和输出的顺序是一致的。
- bool_storage_as_1bit：Bool类型存储时是否按照1 bit存储。
- True：按照1bit存储。
- False：按照8bit存储。
默认值是True。
一个算子只允许选择一种存储模式。
返回值
无。
调用示例
import te.lang.cce
from te import tvm
from topi import generic
# 定义输入占位符
data = tvm.placeholder(shape, name="data", dtype=dtype)
with tvm.target.cce():
# 描述算子计算过程
res = te.lang.cce.vabs(data)
# 生成schedule对象
sch = generic.auto_schedule(res)
# 定义build配置参数
config = {"print_ir" : True,
"need_build" : True,
"name" : "abs_28_28_float16",
"tensor_list" : [data,res]
}
# build算子
te.lang.cce.cce_build_code(sch, config)
