官方安装方法:Install from Source — tvm 0.8.dev0 documentation
1. 安装Anaconda「链接」
2. 安装Gitsudo apt updatesudo apt install git
3. 从GitHub上下载tvm源代码 git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm
4. 安装必要的依赖 sudo apt install -y gcc libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential cmake libedit-dev libxml2-dev
5. 修改TVM编译配置文件 cd tvm
如果没有vim,请先安装vim,再对配置文件进行修改
sudo apt install vim
5.1、新建一个build文件夹用于存放make后的文件
mkdir buildcp cmake/config.cmake build
5.2、修改配置文件 主要修改如下几项:(vim使用/关键字可以高亮关键字)
- 如果使用CUDA进行编译:set(USE_CUDA ON)或者set(USE_CUDA /path/to/your/cuda/) 如果使用CUDNN:set(USE_CUDNN ON)或者set(USE_CUDA /path/to/your/cudnn.so/) 如果使用CUBLAS:set(USE_CUDNN ON)或者set(USE_CUDA /path/to/your/cublas.so/) 如果要对IR进行debug:set(USE_RELAY_DEBUG ON)并在环境变量中加入TVM_LOG_DEBUG的路径 如果要对编译过程进行debug:set(USE_GRAPH_EXECUTOR ON) 和(USE_PROFILER ON)
5.3、编译其余功能可按照配置文件中的详细说明进行修改
cmake ..make -j16 (数字代表使用多少个进程进行编译,可根据自己的cpu参数酌情选择)
6. 搭建环境每一次修改配置文件之后都需要把build文件夹中的除编译文件外的文件清空,重新编译!
傻瓜式搭建环境:也可以自行通过apt安装llvm等环境
conda env create --file conda/build-environment.yamlconda activate tvm-build
7. 安装必要的包 conda build --output-folder=conda/pkg conda/recipeconda install tvm -c ./conda/pkgpip install numpy decorator attrs tornado psutil xgboost cloudpickle
8. 把TVM和CUDA加入到环境变量~/.bashrc文件中 export TVM_HOME=/path/to/tvmexport PYTHonPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH}export PATH=/path/to/cuda:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/path/to/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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