[ARITH][BACKPORT-0.6] fix a min/max simplify bug (#5749)

* fix a min/max simplify bug

* fix cpplint

* turn into oposite when c1val<0 and add more case

* fix c1=0

Co-authored-by: xqdan <danxiaoqiang@huawei.com>

Don't add cast for TF batch norm when type isn't changing (#5731)

[REFACTOR][TE][TIR] Call::Halide => ProducerLoad, DSL/TIR decouple. (#5743)

In the HalideIR's design, DSL components and IR are mixed together.
For example, Call::Halide can containa reference to a function which is
constructed in the tensor expression language.

While this coupled design simplifies certain aspect of the DSL construction,
it prevents the TIR to evolve as a clean standalone IR:

- The additional tensor expression provided in the function is opaque to the IR
  and may become obsolete as we transform them.
- The duplication of the information in the DSL tensor and IR makes it hard to
  design a stand-alone text format (when there are elements shared in the tensor
  expression and normal statements).

This PR aims to clearly de-couple the TIR from high-level DSL structures(tensor expression),
while still provide clear extensions to build DSLs on top of the TIR.

We introduce a DataProducer as a base class for high level tensor expressions objects
that produce data. We then introduce ProducerLoad to replace the Call::Halide usage,
so that the Call node can always be self contained and used for low-level calls.

The high-level tensor expression DSL can still generate a PrimExpr that contains a ProducerLoad.
These PrimExprs contains fragments of information that can be combined together to
generate a low-level TIR PrimFunc.

We also state clearly that DataProducer **should not** appear in any TIR PrimFunc.
Instead, the high-level DSL layer should lowered DataProducers to Buffers and TIR statements
that produces these buffers. We can further provide verifications to validate such invariance.

Changes:
- Introduce DataProducer to serve as a base class for Tensor in tensor expressions.
- Migrate use of Call::Halide to ProducerLoad
- Migrate the other usages of Calls.

We will also create follow-up PRs to migrate the remaining two DSL related IR nodes(Realize/Provide)
to use the DataProducer.

sequential cpp test (#5745)

Add some docs on downstream consistency (#5742)

https://github.com/apache/incubator-tvm/pull/5730#issuecomment-639567636

[REFACTOR][ARITH] Remove legacy compute_expr.h (#5738)

Replaces most of the ComptuteReduce using foldl.

fix small bug about dense_grad (#5695)

Fix the values for test_fmod since it fails way too often otherwise (#5723)

[TEST] Fix flaky topi/tests/python/test_topi_pooling.py:test_adaptive_pool (#5736)

Fix reshape usage in ARM Winograd (#5732)

Change 'delete's in Relay VM Instruction dtor to 'delete[]'s (#5735)

ROCm: Add warp shuffles and enable reductions (#5727)

Thank you @masahi and @wpan11nv for the feedback

[ONNX]MaxRoiPool, Mod & Xor op support added (#5729)

[REFACTOR] Separate ArgTypeCode from DLDataTypeCode (#5730)

We use a single enum(TypeCode) to represent ArgTypeCode and DLDataTypeCode.
However, as we start to expand more data types, it is clear that argument
type code(in the FFI convention) and data type code needs to evolve separately.
So that we can add first class for data types without having changing the FFI ABI.

This PR makes the distinction clear and refactored the code to separate the two.

- [PY] Separate ArgTypeCode from DataTypeCode
- [WEB] Separate ArgTypeCode from DataTypeCode
- [JAVA] Separate ArgTypeCode from DataTypeCode

[Frontend][TFLite] Add parser support for shape and range (#5329)

* [Relay][Frontend][TFLite] Add parser support for shape and range

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* Incorporated review comments and used new functions

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* Few cosmetic changes

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* Removed an extra line added by rebase...

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>

[TOPI,RELAY][TFLITE] Sparse to dense operator (#5447)

* [Relay][Frontend][TFLite] Add parser support for shape and range

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* [TOPI,RELAY][TFLITE] Sparse to dense operator

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* use param name in documentation

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* sphinx doc errors fixed

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* incorporated review comments

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* Missing a blank line...

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* use get_tensor_expr

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* Accidently removed this function in the rebase...

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* support default value for default_value

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* clang format fixes

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>
* topi pylint fixes

Signed-off-by: Dhruva Ray <dhruvaray@gmail.com>

codegen llvm: move nvptx-specific intrinsic handling into codegen_nvptx (#5726)

See discussion in #5600.

I'm also throwing in a pointer lifetime fix for the context held by
NVPTX because otherwise topi/tests/python/test_topi_softmax.py
would sefault for me. With the test, I can also run resnet-18 on
the nvptx target in gpu_imagenet_bench.py.

Fix runtime::String backward compatibility in JSON (#5725)

[AutoTVM, Relay] Clear compile engine after task extraction (#5724)

[TENSORFLOW]StatefulPartitionedCall/PartitionedCall Ops support added  (#5617)

* Implemented functionInvocation Unit Test for StatefulPartitionedCall operator(working) and initial changes for placeholder(not working as of now)

* Placeholder exercises with tvm

* placeholder interim

* SPOP Test cases structure

* New test cases for spop

* miscellaneous test cases for spop

* Placeholder samples..working with shapes explicitly passed

* Variables test case. Works with the same fix of shape_dict

* SPOP Positive test cases first iteration

* support output tensors as function args, multiple functions

* Corrected Indentation

* filewritter is only for debug purpose

* support variables in function args

* First working iteration of positive spop test cases

* Removed commented code, simplified code

* Code Reorganization- First working iteration of positive spop test cases

* corrected variable name after refactor

* Code Reorganization- First working iteration of positive spop test cases

* move code inside mapped operator function

* Removed extra line

* support variables in function args

* Removed commented code, simplified code

* move code inside mapped operator function

* Code Reorganization- First working iteration of positive spop test cases

# Conflicts:
# tests/python/frontend/tensorflow/test_forward.py

* Code Reorganization- First working iteration of positive spop test cases

* Function invocation more test cases

* Simplified & Merged different Function Invocation Test cases

* support invocation of nested callables

no need to explicitly handle paratitioned and
statefulPartitioned condition in convert_operator function

* Simplified and Uniform testcases

* support invocation of nested callables

no need to explicitly handle paratitioned and
statefulPartitioned condition in convert_operator function

* Simplified and Uniform testcases

* removed duplicate and renamed testcase

* Negative scenario added for testing operator statefulness. Only Exception to stateful operators are Partitioned & StatefulPartitionedOp which have capability to execute even stateless operators within them

* Miscellaneous reorganization changes for spop scenarios

* Miscellaneous reorganization changes for spop scenarios

* Corrected import of tensorflow modules safely using try except and other code reorganization

* Negative scenario for resource variables handled

* Documentation update for code

* SPOP change in function handling

* handle nested subgraph

* refactor

* get op def compatible with tf 1x & 2x

* Fixed liniting issues

* added doctsring and few nits

* Merged changes for positive test cases and negative test cases

* Moved StatefulPartitionedCall test case to the end of the TC list

* Fixed some typos and semantics

* dmlc-core

* dmlc-core

* fixes

* Addressing Review comments in the PR for SPOP support

* Fixed pylint errors

* Corrected tensorflow import syntax

* Placed the op_def_registry module import outside of for loop

* Removed new stateful operators list and combined these operators with missing operators to display as single list. Also removed throwing seperate exception for stateful ops

Co-authored-by: Prashant Sail <psail4444@gmail.com>
Co-authored-by: maheshambule <mahesh_ambule@persistent.com>

[ONNX]ReduceL1, ReduceL2, ReduceSumSquare, ReduceLogSum ops added (#5721)

Fix generating types like float44 and float88 (#5722)

[Object] Restore the StrMap behavior in JSON/SHash/SEqual (#5719)

[Object][FFI] Introduce runtime::String::CanConvertFrom (#5718)

* [Object][FFI] Introduce runtime::String::CanConvertFrom

* Update container.h

Avoid downloading when TOPHUB_LOCATION is NONE (#5720)

[MXNET]Softmin, trunc op support added (#5715)

[Object] Unify StrMapNode and MapNode (#5687)

* Pass cpptest and py unittest

* fix graph runtime

* right fix

* fix a bug that runtime::String's operator < is actually compare by address

* Update container.py

* Renaming

* Address comments

* lint

* Replace ObjectHash in object.py

Rename tvm_dso_op to libtvm_dso_op (#5714)

[BUGFIX][CRT] Fix Compilation Error in CRT (#5713)

Remove opengl runtime and cmake (#5712)

Remove deprecated opengl files (#5711)

[PYTORCH]ReplicationPad support added (#5708)

[PatternLang] Simplify Pattern API Implementations (#5703)

* Add syntatic sugar; include pattern to API docs

* fix doc warnings

[REFACTOR][PY] relay.op.Op -> tvm.ir.Op (#5705)

* [REFACTOR][PY] relay.op.Op -> tvm.ir.Op

* Improve the error check

fix typo: anchor windoes should be anchor windows (#5706)

[Arith] ExtendedEuclidean merge impl to int_operator (#5625)

[AutoTVM][TOPI] Fix bifrost spatial packing conv2d auto tune (#5684)

* [AutoTVM][TOPI] Fix bifrost spatial packing conv2d auto tune

* [AutoTVM][TOPI] Putting placeholder replacement in compute

* Fix winograd kernel replacement

* Fix sanity check: Line too long

[PYTORCH]floor_divide support for squeezenet (#5702)

https://github.com/apache/incubator-tvm/issues/5133#issuecomment-636330705

[REFACTOR][RELAY] Replace build_config with PassContext (#5698)

[BYOC] Support Tuple Output in C/DNNL Codegen (#5701)

* Support tuple output runtime

* fix unit test

[ONNX] Skip ADD inside Gemm op when vector is zero (#5697)

[PatternLang]Conditionally Embedding Constants in Partitioned Functions (#5693)

* Embed constants in the partition function if the pattern explicity requests constants

fix rst

fix pylint

* improve comments based on Cody's feedback

In memory_plan, check if value is not None, instead of just checking value as boolean. (#5700)

[ONNX]LpPool Support added (#5696)

Support more dtypes for TVMDSOOp (#5694)

[COMMUNITY] @masahi -> PPMC (#5691)

@zhiics -> PPMC (#5692)

[REFACTOR][RELAY] move fallback_device to config (#5690)

[RELAY] Fix segfault in pretty print when ObjectRef is null (#5681)

* [RELAY] Fix segfault in pretty print when ObjectRef is null

Encountered when pretty printing module with function attribute equal to NullValue<ObjectRef>().

Change-Id: I2e7b304859f03038730ba9c3b9db41ebd3e1fbb5

* Add test case

Change-Id: I579b20da3f5d49054823392be80aaf78a055f596

[Relay] Fix dataflow_pattern.rewrite() hang if Match in IR (#5680)

rewrite() quits only if graph stop changing, but ExprMutator
  always creates new Match node. This patch fixes this.

[PYTORCH]Minor bug fixes (#5683)

* [PYTORCH]Minor bug fixes

* Review comment fix, testcase added

* Added testcase for bert model

[PatternLang] Add ConstantPattern (#5689)

* Add ConstantPattern

* update doc

[TIR][REFACTOR] std::string -> String Migration in TIR nodes (#5596)

* [TIR][REFACTOR] std::string -> String Migration for Var node and SizeVar Node

* update json_compact.py

[TFLITE]Quantize & Dequantize op (#5394)

* [TFLITE]Quantize & Dequantize op

* Testcases added

* Review comment fixed

[DOC] Improve Pattern Language Docs (#5676)

* [DOC] Improve Pattern Language Docs

* address comments

* address comments

[Bugfix] Fix Python debugger segfaults with TVM built with LLVM (#5685)

* Import readline before loading libtvm

* make lint happy

Fix the shift column for scale_shift_nchw and scale_shift_nhwc in C topi (#5679)

Call previous excepthook in tvm_excepthook. (#5675)

* Call previous excepthook in tvm_excepthook.

* Rename prev_excepthook.

* Create a tvm_wrap_excepthook to wrap a given excepthook with tvm custom excepthook work
and call it on system previous excepthook.

* Add docstring.

add a testcase for #5674 (#5677)

[BYOC] Pattern Language MergeComposite (#5656)

* Pattern Language MergeComposite

* fix DNNL pattern

* Use builtin binary operator syntax for demo

* Improve unit test

add a check for null function attributes (#5674)

add tvm.micro pydoc to sphinx (#5661)

* add tvm.micro pydoc to sphinx

* making build pass and addressing tqchen comments

[TF] Support TupleWrapper as direct ancestor of control flow ops (#5639)

[POC][PatternLang]Remove constants from partitioned functions (#5663)

* remove constants from partitioned functions

* remove print statements

[AutoTVM][TOPI] AutoTVM incorrect measurement (#5511)

* [AutoTVM][TOPI] AutoTVM incorrect measurement

* create new placeholder with converted layout

* update _schedule_winograd

enable amd_apu device on vulkan target (#5659)

[C++ RPC] Fix C++ RPC build problem on Linux (#5671)

[Doc] Misc doc fix (#5672)

[REFACTOR][TIR][API-Change] Migrate BuildConfig to PassContext. (#5668)

* [REFACTOR][TIR] Migrate BuildConfig to PassContext.

This PR migrates the TIR configurations from BuildConfig to the
PassContext used by the unified IR.
Moving forward, PassContext will be the unified way to configure passes in the TVM stack.

Changes

- Refactored TVM_PASS_REGISTER_CONFIG_OPTION to take in the reference type.
- Removed BuildConfig.
- Migrated the passes to use PassContext.

* Update include/tvm/ir/attrs.h

Co-authored-by: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>

[PYTHON] Add buffer name when creating tensor bindings (#5670)

[Relay][Op]Support symbolic TopK, Ones, Zeros and Full (#5459)

* Support symbolic TopK, Ones, Zeros and Full

* Fix pylint

* Add docstring for topk shape func

* Fix grad

* Fix lazy_gradient_init

* Fix parser

* Fix print ir text

* Fix lint

* Improve pattern_util

* Fix topk

* Fix build

* Use Optional for attribute

* Fix clang-format

* Minot fix

* Fix pylint

* Fix build warning

* Fix parser

* Move ToScalar

* Fix lint

* Fix lint

* Make topk shape func as data independent when k is constant.

* Fix lint

* Minor fix

[TOPI] Improve CUDA softmax scheduling (#5600)

- Do not use multiple kernels

- Schedule with warp reductions

- Fixed a bug on the lower warp memory pass

- Fixed warp shuffle intrinsics for the nvptx backend.

Signed-off-by: Wei Pan <weip@nvidia.com>

handle likely in IRMutatorWithAnalyzer (#5665)

[TIR][BUILD] Remove buffer params from pass config. (#5652)

Buffer configurations can be passed during construction
and does not need to be part of the build config.

This is a refactor step to simplify the BuildConfig for the PassContext migration.

[Relay,Topi][OP] affine_grid and grid_sample (#5657)

* [Relay,Topi][OP] affine_grid and grid_sample

* lint

[PatternLang] Convert PatternGrouper to do pre-order, non-recursive analysis (#5653)

* make the PatternGrouper iterate over the input Expr in a non-recursive pre-order fasion

* add a comment

Increase bss section size. (#5660)

* Likely broken in PR 5590.

Upgrade XGBoost to latest (#5658)

[REFACTOR][IR] Migrate IRModule ObjectRef to not-null (#5654)

µtvm debug improvements (#5648)

* Forever loop in UTVMDone to aid debugging

* Use parameter and callback function as a micro debug hook.

 * Previously, users had to uncomment a region of code in
   micro_session.cc and recompile to debug. Now they can pass in a
   key in the micro.Session config:

       config = tvm.micro.device....generate_config()
       config['debug_func'] = _python_launch_gdb
       with micro.Session(config) as sess:
         ....

* clang-format

* Only forever loop on device (on host this blocks unittests)

[RUNTIME] Resolve constexpr issue in debug mode. (#5651)

static constexpr is a bit weird before c++17.
They are not inlined by default and does not have symbols after compilation.
It usually isn't a problem when they are inlined(in c++17 they are inlined by default).
But will create compilation error when passed to functions that take (const)references.
This PR fixes the problem so that we can compile on debugmode.

[AutoTVM] Update XGBoost verbosity option (#5649)

HG: Commit message of changeset 6281661. (#5622)

[Relay] Move compiler_begin/end_op to local static objects

[Relay, Topi][OP] Correlation (#5628)

* [Relay,Topi] Correlation

* fix

* move

* typo

* Update test_topi_correlation.py

Add a check Callback to the Pattern Paritioner (#5646)

* add a check callback to the paritioner

* fix doc string

* fix unit test spelling

* add a test with types

[RELAY][BYOC] Preserve type information in Merge Composite (#5640)

Keep the type information when extracting patterns
so that it can be used as part of 'check' functions.

Change-Id: I16cc70c3d013a794d2ceefb5bec815129c7b8825

[CI] Add log check to the sphinx gallery docs (#5643)

* [CI] Add log check to the sphinx gallery docs

This PR add log check to sphinx gallery tutorials to prevent
the case when sphinx failed to capture the error in tutorials.

* Fix the status

[Runtime] Introduce runtime::Array (#5585)

* Introduce runtime::Array

* Sync with dmlc-core

* Tests added: size, capacity, empty, front, back, push_back, pop_back, insert * 2, erase * 2, resize, reserve, clear

[CI] Allow CI_PYTEST_ADD_OPTIONS to be unbound. (#5644)

This patch allows the test script to execute normally
when CI_PYTEST_ADD_OPTIONS is not available.

Remove unnecessary print (#5642)

[PYTORCH]Padding support (#5638)

[RUNTIME][VULKAN] Seg fault in WorkspacePool's destructor (#5632) (#5636)

* [RUNTIME][VULKAN] Seg fault in WorkspacePool's destructor (#5632)
* fixed this issue by changing WorkspacePool's destruction order

* make line < 100 charactors long

[DOCS] Fix the QNN TFLite tutorial build (#5641)

* [TUTORIAL] Fix execution error of TFLite quantized tutorial

* Assign TensorCore to docs build

Extend AttrPattern to support CallNode and FunctionNode attributes (#5637)

* Extend AttrPattern to support CallNode and FunctionNode attributes

* Update tutorial and add breaks

* add func attr test

[TUTORIAL]TFLite QNN Tutorial (#5595)

* [TUTORIAL]TFLite QNN Tutorial

* Review comments

[RELAY][PYTORCH]Resize3d, Upsample3d op support (#5633)

Label Pattern Partitions (#5627)

* Label Pattern Partitions with a default label to prevent nested partitions and an optional user supplied-label

* Add node names in topological order to Partitioned attribute

* respond to review comments

* move partition tag into const in attr namespace

Fix typo in test script (#5635)

another cmake fix (#5630)

[NODE][PASS] Introduce config to PassContext. (#5631)

This PR introduces a new config field to the PassContext
to allow it store arbitary config values.

To make sure that the config is validated, we allow each pass
to register the config key they would expect and the corresponding types.

We also introduce a CreateObject from Map<str, Object> to allow config creation
from a json-nest(like in vscode) in python.

We added an example of UnrollLoopConfig.

Followup PR should migrate the passes to use the new config field.