TOPI如何使TVM代码不那么样板化

TOPI是一个基于TVM的代码自动生成工具，它可以自动生成卷积、全连接、池化等常见的深度学习操作的代码，大大减少TVM代码编写的工作量，同时提高代码的可读性和易维护性。下面我将详细讲解TOPI如何使TVM代码不那么样板化，并附带两条示例说明。

TOPI生成样板化的TVM代码

TOPI使用了TVM中的IR (Intermediate Representation)来描述深度学习算子的计算过程，TOPI会根据输入的算子的参数和形状自动生成对应的IR，从而生成TVM代码。下面是一个常见的卷积算子的IR示例：

# Convolution
layout = "NHWC"
T = topi.tensor(layout, dtype="float32")
K = topi.tensor(layout, dtype="float32")
O = topi.nn.conv2d(T, K, strides=[1, 1], padding="VALID")

通过以上示例可以看出，TOPI生成的TVM代码是很规范的，同时也是比较样板化的，如布局layout、数据类型dtype、经常用到的算子nn.conv2d等，这些都是TVM编写过程中不可避免的样板代码。

TOPI如何使TVM代码不那么样板化

为了减少样板代码的编写，TOPI提供了一些工具函数和高级接口，使TVM代码看起来更加简洁易读，以下是几个例子：

1. topi.nn.conv2d_transpose

使用TOPI自动生成卷积反向传播的TVM代码过程中会发现，卷积反向传播需要手动生成反向传播卷积算子的代码，这样会增加编写反向传播算子的工作量，同时也会降低代码的可读性。TOPI提供了topi.nn.conv2d_transpose接口，可以自动完成卷积反向传播算子的计算，具体代码如下：

# Conv2d transpose
layout = "NHWC"
T = topi.tensor(layout, dtype="float32")
K = topi.tensor(layout, dtype="float32")
O_shape = (1, 16, 16, 8)
O = topi.nn.conv2d_transpose(T, K, output_shape=O_shape, strides=[1, 1], padding="VALID")

以上代码会自动根据卷积的参数和形状，自动生成卷积反向传播算子的代码，大大降低了编写反向传播算子的工作量。

2. topi.nn.bias_add

在卷积、全连接算子中通常都会使用偏置项来调整输出值，TOPI提供了topi.nn.bias_add接口，用于自动添加偏置项的计算，具体代码如下：

# Bias add
layout = "NHWC"
T = topi.tensor(layout, dtype="float32")
B = topi.tensor((1, 1, 1, 8), dtype="float32")
O = topi.nn.bias_add(T, B)

以上代码会自动根据输入和偏置项的形状，自动生成偏置项的计算代码，大大减少了编写偏置项计算的工作量。

示例说明

示例1：使用topi.nn.conv2d_transpose实现卷积反向传播

示例2：使用topi.nn.bias_add实现偏置项计算

# 示例1: 使用topi.nn.conv2d_transpose实现卷积反向传播
T = topi.tensor("float32", [1, 14, 14, 32])
K = topi.tensor("float32", [3, 3, 64, 32])
grad_out = topi.tensor("float32", [1, 16, 16, 64])
O = topi.nn.conv2d_transpose(grad_out, K, output_shape=T.shape, strides=[1, 1], padding="VALID")
with topi.tir.ir_pass.Simplify():
    res = topi.multiply(O, T)

# 示例2: 使用topi.nn.bias_add实现偏置项计算
T = topi.tensor("float32", [1, 16, 16, 8])
B = topi.tensor("float32", [1, 1, 1, 8])
O = topi.nn.bias_add(T, B)

以上示例演示了如何使用TOPI的高级接口和工具函数，使TVM代码不那么样板化，从而大大减少了深度学习算法实现和优化的工作量。