张量学习编译器二进制发行版
项目描述
开放深度学习编译器堆栈
Apache TVM 是一个深度学习系统的编译器堆栈。它旨在弥合以生产力为重点的深度学习框架与以性能和效率为重点的硬件后端之间的差距。TVM 与深度学习框架合作，为不同的后端提供端到端的编译。
许可证
TVM 采用 Apache-2.0 许可证。
入门指南
访问 TVM 文档 站点以获取安装说明、教程、示例等。从 TVM 入门教程 开始。
为 TVM 贡献
TVM 采用 Apache 提交者模型，我们旨在创建一个由社区维护和拥有的开源项目。查看 贡献者指南。
致谢
在构建 TVM 的过程中，我们从以下项目中学到了很多。
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apache_tvm-0.12.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | c63518c4c7663497eaa16974c2c71edd2df1f6c96831990ba1e120f7c86373b5 |
|
| MD5 | 8ce9abebcbbd57699f03c22ee7102603 |
|
| BLAKE2b-256 | 5c780b41a3d77bd20249f752671c6edd4486ac64f0ec8adbf4d8a9bd3377343e |
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apache_tvm-0.12.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 051075cd92fedf65e92c8b75770d03c4daa87b39cee16a70b30203e5266f7cdb |
|
| MD5 | 8599f85eb0d8ebfa7927e79356de451d |
|
| BLAKE2b-256 | 266f5ea4f0034e64beb3d3289a93b29a55e09e870346e8902033a8feaeb31743 |
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apache_tvm-0.12.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 5b76814fa8dc2f5d11863d881510ec3c3382bf8f970ec373e41a40e9c398f49b |
|
| MD5 | 2a63b21fbf3e433001f4c5370f5f6b58 |
|
| BLAKE2b-256 | be035109364bcb27a915bc1c56c478778bec7151f6a728f09174298a75ddf67f |
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哈希值 用于 apache_tvm-0.12.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | c8775690ff215853b867f5ad234d53716d6dd970dc2011f34845144cbe09209d |
|
| MD5 | 07a996fb719a3563ab74ac45ce554bd2 |
|
| BLAKE2b-256 | a2e60adf52a724f1874ed90de4703027956328ef8c7b74637071e4f3e57e3471 |
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哈希值 用于 apache_tvm-0.12.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 937c2169116799a7eda563ddb718fa865e69ea717f3af51df58c7160603135f5 |
|
| MD5 | ee69103d95fc65d5dca0741b392097b0 |
|
| BLAKE2b-256 | 8e3a4a6f5f29c14c3a746984e9d493af4f8011c631d8f38a6de04a77c0fbaf1d |
