前言：
此刻我们对“ubuntulibtinfodev”大概比较关切，大家都需要分析一些“ubuntulibtinfodev”的相关文章。那么小编同时在网摘上搜集了一些关于“ubuntulibtinfodev””的相关文章，希望大家能喜欢，你们一起来学习一下吧！官方安装方法：Install from Source — tvm 0.8.dev0 documentation
1. 安装Anaconda
「链接」
2. 安装Git
sudo apt updatesudo apt install git3. 从GitHub上下载tvm源代码
git clone --recursive tvm4. 安装必要的依赖
sudo apt install -y gcc libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential cmake libedit-dev libxml2-dev5. 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 build5.2、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)
其余功能可按照配置文件中的详细说明进行修改
5.3、编译
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)
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！
6. 搭建环境
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-build7. 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 cloudpickle8. 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 版权声明：
本站文章均来自互联网搜集，如有侵犯您的权益，请联系我们删除，谢谢。
