Borui Li

icon indicating a website link https://www.liborui.cn icon indicating an email [email protected]

icon company @njupt, @zju, @SEU-AIoTSys icon location Nanjing, CHINA icon location AIoT, WebAssembly, Edge Computing

Results 4 comments of Borui Li

Nvidia Jetson device Support

+mark

可视化GPT2的时候出了问题

[new.zip](https://github.com/xiayouran/VisuTVM/files/12258595/new.zip) 您好！感谢您的回复。 我将输入调大了：`random_tokens = torch.randint(10000, (100,))` Pass前后的IR与生成代码附上。谢谢！

可视化GPT2的时候出了问题

> 输入改成二维的哈😄 请问这个对输入输出有影响吗？因为我想GPT2的模型，作为输入，一般都是一个一维向量？只不过是长度不同。😄

可视化GPT2的时候出了问题

感谢您的热情回答！已经调整好了，附上Python文件和前后txt。[new_2.zip](https://github.com/xiayouran/VisuTVM/files/12265890/new_2.zip) 另外，一个题外话： > 在Python文件中，之前您提供的案例，是直接使用`run_opt_pass()`来单纯只跑Pass，我想看看在不同全局`opt_level`的情况下输出出来究竟是什么样子，因此昨天本来采用了`tvm.transform.Sequential()`来跑一系列Pass模拟全局`opt_level`编译时的情况。 但是自己没能找到例如`opt_level=3`的时候的对应的Pass，且在使用`tvm.transform.Sequential()`时候，加入`FuseOps(),`的Pass，总是会提示 ``` InternalError: Check failed: (idx < data_.size() && data_[idx].second != 0) is false: Attribute TOpPattern has not been registered for nn.layer_norm ``` > 因此今天改用了 ```...