windows 安装TVM

TVM支持在Windows环境下使用，但需要一些额外的配置。以下是如何在Windows Python环境中安装TVM的详细步骤。

1. 安装TVM的预备条件

在Windows上安装TVM之前，需要确保系统已经安装了以下工具和依赖项：

• Visual Studio: 安装包含C++开发工具的Visual Studio。推荐使用Visual Studio 2019或更新版本。
• CMake : 用于生成构建系统文件。可以从CMake官网下载并安装。
• Git : 用于克隆TVM的源码。可以从Git官网下载并安装。
• LLVM : 如果需要使用LLVM作为后端，需要安装LLVM。可以从LLVM官网下载并安装。

2. 克隆TVM源码

使用Git克隆TVM的源码：

git clone --recursive https://github.com/apache/tvm.git
cd tvm

3. 配置TVM

在TVM源码目录下，复制配置文件并进行必要的修改：

cp cmake/config.cmake .

然后，编辑config.cmake文件，根据需求启用相关选项，例如：

set(USE_LLVM ON)  # 如果安装了LLVM
set(USE_CUDA OFF) # 如果没有安装CUDA

4. 生成构建文件

在TVM源码目录下创建一个新的构建目录，并使用CMake生成构建文件：

mkdir build
cd build
cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64

这里，-G "Visual Studio 16 2019"指定了使用Visual Studio 2019的生成器。如果你使用不同版本的Visual Studio，需根据版本号进行调整。

5. 编译TVM

可以使用Visual Studio或通过命令行进行编译：

• 使用Visual Studio:

  1. 打开生成的TVM解决方案（.sln文件）。
  2. 选择Release配置。
  3. 右键ALL_BUILD项目并选择Build进行构建。

• 使用命令行:

  在构建目录下运行以下命令：

  cmake --build . --config Release -- /m

6. 安装TVM Python包

在TVM源码目录下，安装TVM的Python绑定：

cd python
pip install -e .

7. 测试安装

完成安装后，可以通过以下Python代码测试TVM是否安装成功：

import tvm
from tvm import te

n = 1024
A = te.placeholder((n, n), name='A')
B = te.placeholder((n, n), name='B')
k = te.reduce_axis((0, n), name='k')
C = te.compute((n, n), lambda i, j: te.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name='C')

s = te.create_schedule(C.op)
print(tvm.lower(s, [A, B, C], simple_mode=True))

如果这段代码可以成功运行并输出IR代码，说明TVM已经在Windows环境下正确安装并配置好了。

8. 额外配置（可选）

如果你需要使用CUDA、OpenCL或其他硬件加速器，可以在config.cmake中启用对应选项，并确保系统中已安装相应的驱动和开发工具包。

9. 补充多env 安装步骤

要将TVM安装到特定的 conda 环境 tf_pytorch_env 中，请按照以下步骤操作：

9.1. 激活 conda 环境

首先，激活你的 conda 环境 tf_pytorch_env：

conda activate tf_pytorch_env

这一步确保你当前的终端（或命令行）环境已切换到 tf_pytorch_env，后续的 pip 命令会自动作用在这个环境中。

9.2. 使用 pip install -e . 安装TVM

在激活的 tf_pytorch_env 环境中，导航到TVM的 python 目录，然后运行 pip install 命令：

cd path/to/tvm/python
pip install -e .

这里的 path/to/tvm 是你TVM源码的路径，-e 选项表示以"开发模式"安装TVM，这样你对源码的任何修改会立即反映在你的环境中。

9.3. 验证安装

你可以通过以下命令来验证TVM是否正确安装在 tf_pytorch_env 中：

python -c "import tvm; print(tvm.__version__)"

这个命令应该输出TVM的版本号，如果成功输出，说明TVM已经成功安装在 tf_pytorch_env 环境中了。

额外说明

• 确保在执行 pip install -e . 命令之前，已经激活了目标 conda 环境。只有激活了目标 conda 环境，pip 安装才会作用于该环境。

• 如果你想安装到不同的 conda 环境，确保先激活该环境，再运行安装命令。

通过以上步骤，你应该能够将TVM安装到指定的 conda 环境中，而不是默认的Python环境。