如何从零基础学习TVM算子解析？

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【GiantPandaCV导语】本文主要基于Relay+卷积算子以及TOPI+Resize算子来阐述TVM的算子拓充+转换和实现的总体过程，同时了解TVM对不同后端提供了各种scheduler来辅助。

这篇文章主要是基于Relay 卷积算子和TOPI Resize算子来梳理了一下TVM的算子扭转和实现的具体过程，在这个过程中也了解到了对于不同的后端，TVM提供了各种scheduler来帮助模型加速。最后，希望看完这篇文章的读者能有所收获。其实自己看TVM算子扭转和实现的过程中对于一些小细节把握得不够，也欢迎大家和我一起讨论。（另，本人刚接触TVM，不是带佬，请不要一直知乎私信我做TVM相关的项目了，谢谢）。

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上篇文章详细的梳理了TVM的ONNX前端，我们知道了TVM是如何加载ONNX模型并将ONNX的算子转换为Relay表达式的。这篇文章我们将以卷积算子为例，来看一下Relay 表达式是如何转换为TOPI算子并结合TVM的scheduler在后端上运行的。