1樓：Dounm
我理解題主應該是想把 TVM 整合到 TensorFlow 或 Pytorch 中，類似 XLA 在 TensorFlow 中的角色。
如果是這樣的話，那在可以參考下 https://
這個專案，就是把 TVM 整合到 Pytorch 中當做乙個子圖優化器。
雖然這個專案好像已經不再維護了，但其實思路都是差不多的。就是把 TVM 編譯成 .so 然後整合到特定框架中，然後框架把部分計算圖 offload 給 TVM。
對與框架來說，這部分計算子圖就變換成了乙個 customized op，而該 op 的 kernel 中會啟動 TVM 的 runtime 然後用 JIT 的方式執行整個優化後的子圖的計算邏輯。
當然前面所說的都是理想狀態。理論上來說框架僅依賴 libtvm.so 就行，但實際上 TVM 有部分的必要邏輯是寫在 Python 中的，所以還需要通過 import tvm 來把這部分邏輯也整合到框架中去，這部分的坑還是不少的。
2樓：
如果需要用到backward，用PyTorch和Tensorflow的custom operator機制來註冊外部運算元：
tensorflow.org/api_docs/python/tf/custom_gradient資料互動使用dlpack格式：
3樓：Lanking
一般沒啥人會轉回來，TVM為了最後部署進行加速的。可以還是現在tf和pt訓練，訓練完到tvm調優加速。主要是tvm直接幫你把模型內部實現都換了一遍...
@葉子豪 同學的方案，題主可以試試：
一般情況下是forward運算元和backward運算元各用tvm寫乙份，現在tvm有了部分的tensor level ad功能也可以省去部分寫backward運算元的代價。對於PyTorch/MXNet/Tensorflow而言介面都是相容的，使用他們相應的autograd函式，並且在呼叫tvm運算元之前把tensor格式轉成dlpack就行。缺點在於不能hybridize，但是使用者不見得在乎hybridization帶來的好處。
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