用户教程

本教程旨在为刚接触 TVM 项目的用户提供介绍。它从 TVM 工作原理的基本信息开始，到安装 TVM、编译和优化模型，再到深入挖掘张量表达式语言以及基于它构建的调优工具。看完本教程后，新用户应该能够熟练使用 TVM 来优化模型，并能够更深入地研究 TVM。

本章内容概览：

• TVM 原理简介
• 安装 TVM
• 使用 TVMC 编译和优化模型
• 使用 TVMC Python 快速入门：TVM 的高级 API
• 使用 Python 接口（AutoTVM）编译和优化模型
• 使用张量表达式操作算子
• 使用 Schedule 模板和 AutoTVM 优化算子
• 使用 Auto-scheduling 优化算子
• TensorIR 快速入门
• 交叉编译和 RPC
• 快速入门：编译深度学习模型
• 利用 UMA 使硬件加速器可直接用于 TVM
• TOPI 简介