TVM安装
在Linux上从源码安装tvm
1. 拉取源码
先把源代码拉下来，注意使用--recursive可用来获取TVM的依赖(会下载到tvm/3rdparty目录下)：
git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm如果第三方依赖下载过慢，可以在git clone后，进入tvm目录执行下述命令:
git submodule init
git submodule update2.构建准备
我们的目标是从源码编译得到libtvm.so 和 libtvm_runtime.so。
2.1 安装依赖
为保证构建过程顺利完成，我们还需要完成如下依赖的安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y gcc libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential cmake libedit-dev libxml2-dev请确保CMake version >= 3.10 。
2.2 选择构建工具
为了更快地增量编译，我们选择使用ninja来进行构建，apt仓库的ninja已完全可用，安装可通过如下命令进行：
sudo apt-get install ninja安装完成后可通过ninja --version查看。
2.3 解决python环境
由于官方文档(0.9.dev0)指出tvm的Python目前仅支持3.8.X+ 和3.7.X+，因此，我们选择使用conda来创建tvm的python环境(conda安装请自行解决)。
conda create -n tvm python=3.8
source activate tvm3.构建配置
3.1自定义构建选项
在tvm下创建好build目录，构建所需的配置文件可从tvm/cmake/config.cmake中拷贝。
cd tvm
mkdir build
cp cmake/config.cmake build编辑build/config.cmake来自定义构建选项：
set(USE_CUDA ON)启用CUDA后端(需要本地安装CUDA>=8.0)- 启用
set(USE_GRAPH_EXECUTOR ON)、set(USE_PROFILER ON)来帮助debug。 - 如果需要debug IRS，则需要
set(USE_RELAY_DEBUG ON)并设置环境变量TVM_LOG_DEBUG。export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1"
3.2 安装并启用llvm
TVM 依赖 LLVM 用于 CPU 代码生成，官方强烈建议在进行构建的时候启用LLVM，且需要 llvm version >= 4.0，而使用apt默认安装的会低于4.0，我们选择前往llvm官页下载编译好的llvm包(Pre-Built Binaries)。
wget https://github.com/llvm/llvm-project/releases/download/llvmorg-11.0.0/clang+llvm-11.0.0-x86_64-linux-gnu-ubuntu-20.04.tar.xz编辑build/config.cmake，修改set(USE_LLVM <your_llvm_path>/bin/llvm-config)。
为了后续调试方便，您可以将llvm加入环境变量：
export PATH="<your_path>/llvm/bin:$PATH"4.编译构建
TVM 的默认配置是构建 RELEASE 版本的共享库。如果要构建 DEBUG 版本的，可以使用选项-DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug：
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -G Ninja ..
ninja 编译成功后，生成的共享库libtvm.so和libtvm_runtime.so位于build目录下。
查看生成的共享库是否是DEBUG版本，可在构建目录中执行如下命令，看是否有with debug_info：
$ file libtvm.so
libtvm.so: ELF 64-bit LSB shared object, x86-64, version 1 (GNU/Linux), dynamically linked, BuildID[sha1]=57549746b04cd3a7cb359e375db427e1b01a63a2, with debug_info, not stripped
$ file libtvm_runtime.so
libtvm_runtime.so: ELF 64-bit LSB shared object, x86-64, version 1 (GNU/Linux), dynamically linked, BuildID[sha1]=0101648081939d9d6b9498d47498121ecd2aba5b, with debug_info, not stripped5. 安装tvmc (TVM命令行工具)
5.1 安装依赖
TVM命令行工具tvmc以python包形式存在于克隆的仓库目录tvm/python/tvm/driver下，我们需要安装如下依赖确保tvmc正常运行：
pip install numpy decorator attrs scipy5.2 环境变量配置
为了能使tvmc可以被正确加载，我们需要添加如下环境变量(可写入~/.bashrc等，请依shell类型确定)：
export TVM_HOME=<your_clone_path>/tvm
export PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH}
export TVM_LIBRARY_PATH=$TVM_HOME/build注：
- 修改
PYTHONPATH是为了python能找到tvm.driver.tvmc。 - 添加环境变量
TVM_LIBRARY_PATH是为了tvmc能找到所需的共享库libtvm.so和libtvm_runtime.so。
我们可以重启shell或source ~/.bashrc使上述修改立即生效。
5.3运行与别名
您可以通过下述命令来运行tvmc并查看帮助：
python3 -m tvm.driver.tvmc --help为了使用方便，我们可以为shell执行构建命令别名，您可将下述内容写入~/.bashrc：
alias tvmc='python3 -m tvm.driver.tvmc'生效后，我们就可以直接执行tvmc。