[Topi] Missing header (#4865)

Fix onnx import bugs (#4750)

* Fix onnx import bugs

Fix onnx attributes of string type incorrect handling
Merge symmetric padding of Conv to symmetric form

* Only merge symmetric padding for conv2d

[Refactor] move vm.py under runtime and adt to runtime.container.py (#4855)

add resize op converter (#4838)

[TVM] const auto p -> const auto &p (#4861)

[LLVM] Explicit llvm::StringRef to std::string conversion (#4859)

[RUNTIME] Fix memory leakage of TVMByteArray (#4856)

[TFLite] Using real image for QNN testing. (#4816)

* [TFLite] Using real image for QNN testing.

* Setting seed for SSD mobilenet for fixed input.

* Support quantized Pad op.

* Remove unnnecessary line.

* Ina comments.

reverse changes in pr #4849 (#4853)

[Relay] Added Merge Composite pass (#4771)

* [Relay] Added MergeComposite pass

This pass allows for patterns to be wrapped
in a function marked with 'Composite' and a
composite function name. This is intended to be
used with the external codegen for the cases where
an external operator maps to multiple Relay
operators. In that case, the mapping can be expressed
as a pattern and assigned a name.

For more information on this pass and its motivation,
see the RFC:
https://discuss.tvm.ai/t/rfc-external-codegen-defining-composite-relay-operators/5470

Change-Id: Icb1b803a9f0ac57c529143200228f3bb5793afc0

* [Relay] Merge composite tests

Added tests for the merge_composite pass.

Change-Id: I1728b4a05b0c1c36140a40f1afe028fde62185dd

* Merge composite additional test

Change-Id: I9bc7d6053c575e9468ac5abc31214c6ad8507e46

* Support priority order in merge_composite

The order in which the patterns are matched
was currently random as an unordered_map was
used to store the pattern table. This uses
arrays instead so that a distinct priority
order of matching can be defined. Additional
tests have also been added to verify this
behaviour.

Change-Id: Ief347df4262639138d5d9d7c8cee7ef233af7b56

* Improved merge composite docs

Change-Id: Ie3a72045ecc3f13ad3c302fbdf192b7296a306a8

* Removed unused variable

Change-Id: I7814d5fde368ffaf1b3d6d806060c774c7720364

* Remove unnecessary op check

Change-Id: I38e78d2acd5b86cb8e837be72ff9d72cd10bcf33

* Improve styling on composite function creation

Change-Id: I37add1c3134e0b5d5085fe1eb9daf8e06890fa8c

* Comment reword

Change-Id: Ie05872dcbbe0c3e1190b0597083b9a64e6b66c66

* Stylistic changes to avoid std::move

Change-Id: I43a93995bbf10530399900c992aa99dd4ae4575f

* Relax a check in ExtractPattern

Change-Id: I0faef77a66c55f83f09e6e47c561ffaea63dedfa

* Remove new line

Change-Id: Ifdd02c12087a7e1a0a9b54825669bc0de8f13c3d

* Removed MatchPattern from MergeComposite

This is not necessary now that ExtractPattern
can fulfill the same purpose.

Change-Id: I14dc020afa8e50f2df4c0a2efb88a011987f8196

* Removed a new line

Change-Id: I8b50f0c9069aa1bcaccbe68eb421031f01a64842

* Improved docs for merge composite

Change-Id: Ib1959a35c856e7ea5639de2e4ef314a54f44caf5

* Fixed free vars in test

Change-Id: I2b7f273db275964ec0e9820560663f0808adee79

* Handle case where root arg might not be a call

Change-Id: I4eeea3ce723d3ba337d110dcc690377daebe8626

* Removed blank line

Change-Id: I07f5392c0e95cfe3cfa5c333703cc6f82d6034fb

* Change to CHECK_EQ

Change-Id: I5c5d62d3cd57f72508b30b926f72091ae6f0d1cc

* Revised a conditional

Change-Id: I23a7897ca15a7cd076db5039dc653a4b8c27e803

* Improved doc styling

Change-Id: I377f0a1c1ac70f3b8d7584b0c49bddc8c6c134ef

* Fail extraction if vars conflict

Change-Id: I78e36d805e8ed6b55e61d490212a967c857554a4

* Added further merge composite tests

Change-Id: Ib1d800409fca4c1834c7fe0cab5a26ab99a26820

Co-authored-by: lhutton1 <35535092+lhutton1@users.noreply.github.com>

Fixed bug in ExprOp that caused bitwise operators to fail when a basic python type was on the left hand side of the expression. Added regression test for crashing cases. (#4852)

[Frontend][TFlite] use qnn helper function in softmax (#4840)

[CI][DOCKER] Update ci-lint to pylint2.4.4 (#4851)

[CI] Update ci-lint to v0.60 (#4850)

[LINT][PY] Fixes for pylint==2.4.4 (#4849)

[TEST] test_cuddn flaky (#4846)

Fixed process termination routine in windows (#4844)

* Fixed process termination routine in windows

addresses and Fixes AttributeError: module 'os' has no attribute 'killpg' error in #4821

* Update server.py

[Doc][AutoTVM] Fix bugs that override n_trials (#4842)

[COMMUNITY] comaniac -> reviewer (#4841)

[REFACTOR][PY][API-Change] Polish tvm.runtime, tvm.runtime.module API update (#4837)

* [REFACTOR][PY-API] Polish tvm.runtime, tvm.runtime.module API update

This PR updates the tvm.runtime to use the new FFI style.

- Remove top-level tvm.module to avoid confusion between runtime.Module and IRModule
- API changes wrt to runtime.Module
  - tvm.module.load -> tvm.runtime.load_module
  - tvm.module.enabled -> tvm.runtime.enabled
  - tvm.module.system_lib -> tvm.runtime.system_lib
- Remove dep on api_internal from runtime.

* Update module.load in the latest API

[Frontend][TFLite] Add MIRROR_PAD operator (#4822)

[Relay][Frontend][TFlite] Add support for quantized LOGISTIC (#4696)

* [Relay][Frontend][TFlite] Add support for quantized LOGISTIC

 * add qnn implementation
 * add qnn test case for qnn logistic

* Helper functions for quantize and dequantize.

[Doc] ConvertLayout - Call RemoveUnunsedFunctions.

Improve tol to resolve flaky case (#4836)

[Frontend][ONNX] LSTM Support (#4825)

* Initial version working and passing tests.

* WIP on supporting other activations.

* add support for multiple activation functions in lstm

* All tests working and code cleaned up.

* Undo import swap to avoid conflict with masahi.

* Added new tests and related bug fixes.

Co-authored-by: Matthew Brookhart <mbrookhart@octoml.ai>

[Doc] Introduction to module serialization (#4564)

Fix doc after moving to unified IR (#4835)

[CI][DOCKER] Update ci-gpu torch1.4 and onnx1.6 (#4826)

[CI][DOCKER] Update ci-gpu to v0.60 (#4827)

It's gpu not cpu. (#4832)

[TOPI][Relay] Add bitwise ops (#4815)

* Add bitwise ops to topi

* Add the bitwise ops to relay.

[CONTRIB][CC] Enhance cc.cross_compiler (#4817)

* [CONTRIB][CC] Enhance cc.cross_compiler

- Enhance cc.cross_compiler to take str argument.
- Remove cc.build_create_shared_func as it is dupilicated with cross_compiler
- Add examples to cc.cross_compiler

* address review comments

[Relay] Conv2D padding representation (#4787)

* enforce 4-way padding

* add util with get_pad_tuple

* delete unnecessary arguments

* fix lint

* add container.Array case

* fix cudnn conv2d asymmetric padding logic

* rename get_pad_tuple to get_pad_tuple2d

* revert change for topi/python/topi/nn/conv2d.py

* add get_pad_tuple2d for several contrib conv2d ops

* add get_pad_tuple2d for all conv2d ops

[Relay][Frontend][TFLite] Add parser support for logical operators (#4642)

* [Relay][Frontend][TFLite] Add parser support for logical operators

* Add parser support for logical_and, logical_or
* Add boolean dtype as a valid tensor type
* BOOLEAN dtype is supported only from tf 1.15
  so logical ops work only in that and newer versions
* Logical_not is ommited since tflite can't convert it -->
  throws errors for addv2

* Add TFLite vesion check in tests for logical ops

* Check is added because of boolean dtype lack of support

[QNN] Optimize lowering for requantize and FixedPointMultiply. (#4798)

* [QNN] Optimize lowering for requantize and FixedPointMultiply.

* Add check for requantize scale gt 1.

* Added test case.

[Frontend][TFLite] Dynamically calculate input_stats of any fake_quant range (#4789)

* [TFLite] Dynamically calculate input_stats of any fake_quant range

* pass the input range to the convertor and caclulate (mean, scale) there
* change the range of the second tensor in elemwise operations
  so that we test inputs with different quant params
* change the possible output range for elemwise ops wrt the updated ranges
* update the comments for (m, s) calculations
* add input range dict to reduce_mean op

* Apply requested changes

* add exception handling for zero division in input_stats
* fix range of the input tensor in elemwsie

Fixed subprocess creation under windows (#4820)

* fixed subprocess creation under windows

this addresses  the issue #4819

* Update server.py

[REFACTOR][PY] Establish tvm.runtime (#4818)

* [REFACTOR][PY] Establish tvm.runtime

This PR establishes the tvm.runtime namespace that contains the core runtime data structures.
The top-level API are kept inact for now via re-exporting.

We will followup later to cleanup some of the top-level APIs.

* Fix ndarray name

Mxnet parser for Qnn dialect (#4714)

* - Additional util methods needed for mxnet frontend for qnn dialect.

* - Fixing call to quantize.

* [QNN] MxNet-MKLDNN parser support for QNN

* [QNN] Relax conv check.

* - Merge from origin

* [QNN] Channel wise changes

* [QNN] Dense changes

* Dense fix for QNN ops.

* - Removed non-mkl code from utils.

- Small refactoring

- Remove "with_sum" from conv

- Simplified code

* - Fixing ring buffer name.

* - Fixing pylint issues.

* - Fixing lint
- Removing redundant commented code.

* - Adding test cases
- Removing unused methods.

* [WIP] end to end test case for mxnet qnn parser

* Changes to parse large CV models.

* Pylint issues.

* Fix Conv2D with sum and quantized pooling.

* Reverting the changes made for mxnet-mkldnn test cases. Because of #4753, mxnet could not be updated to mxnet-mkldnn.

Co-authored-by: Animesh Jain <anijain@umich.edu>

allow customize mkldnn library location (#4814)

[REFACTOR][PY] tvm._ffi (#4813)

* [REFACTOR][PY] tvm._ffi

- Remove from __future__ import absolute_import in the related files as they are no longer needed if the code only runs in python3
- Remove reverse dependency of _ctypes _cython to object_generic.
- function.py -> packed_func.py
- Function -> PackedFunc
- all registry related logics goes to tvm._ffi.registry
- Use absolute references for FFI related calls.
  - tvm._ffi.register_object
  - tvm._ffi.register_func
  - tvm._ffi.get_global_func

* Move get global func to the ffi side

[TOPI][x86] Injective schedule improvement (#4786)

* [TOPI][x86] Injective Schedule Improvement.

* Add tiling.

* Vectorize when there is an axis.

fix memory leak (#4811)

[AutoTVM] Minor bug fixes in AutoTVM for QNN graphs (#4797)

* [AutoTVM] Minor bug fixes in AutoTVM for QNN graphs.

* Bring back strided_slice.

* Replace tvm.nd change.

[DOCS] Fix vta tutorial (#4809)

[LINT] Fix -Wextra (#4804)

* [LINT] Fix -Wextra

* Fix virtual-dtor

[TOPI] upsample operator 'NCHWinic' format support. (#4791)

* [TOPI] upsample operator 'NCHWinic' format support.

some hardware accelerator ask packed format data like NCHWinic to fit the
hardware resource, here add upsample NCHWinic format support to help
such requirement.

* address review comments, add assert for 'else must be NCHWxc' logic.

[TIR] Create a StringImm reference type (#4806)

This is motivated by the want to send an
array of strings across the python/C++
boundary. Arrays only support ObjectRef types
and so can't carry StringImmNodes. This creates
a string reference type, StringImm, which can
be used with tvm::Arrays.

Change-Id: I598a44536c156b97dbfe3e9518e0a1f705da850c

[ThreadPool] Solve ARM BIG.LITTLE heterogeneous multicores (#4747)

Change color channel from BGR to RGB for darknet preprocessing (#4794)

[QNN] Conv2D with dilation support. (#4796)

[QNN] Doc fix on convolution and dequantize (#4799)

* QNN doc fix on conv and dequantize

* fix param name in tflite frontend

* make different fix

fix #4670: add bias for fc layer (#4801)

[Relay] Expose vm OptimizeModule to Python (#4800)

* Expose VM OptimizeModule to python

* added missing imports

* fix import

Add schedule for conv3d NDHWC layout (#4775)

[Relay][Topi] Use SimplifyInference for L2 Normazlization. (#4795)

Dedup BindParamByName function in VM compiler (#4793)

Fix parsing of different exception string formats (#4785)

[Relay][Frontend][TFlite] Add add parser support for relational ops (#4695)

Add support for: greater_equal, less, less_equal, equal, not_equal
Add tests for the elemwise relational ops

Make sure to visit the arguments of inlined functions (#4783)

[AUTOTVM] Fix a bug in generating the search space (#4779)

- Do not use numpy.prod which ignores integer (64 bits) overflows.
  This leads to an incorrect number of points in the search space.

[Python] Replace os.path.exists with try...except...else (#4784)

[PassManager] Implement pass manager tracing API (#4782)

* Implement pass tracing API

* Set is_before correctly

* Add docs for trace function

* Fix lint

* Remove PDB

* Ensure trace_func is set before calling

* Fix conditional

Safe remove tmpdir (#4781)

[Relay][Frontend][ONNX] Broadcast condition, x, and y for Where op (#4774)

* ONNX frontend broadcast condition

* fix

* fix style

Co-authored-by: Jon Soifer <jonso@microsoft.com>

properly extract error type from windows error message (#4780)

Co-authored-by: Jon Soifer <jonso@microsoft.com>

[Build] Explicitly link to cublasLt if it exists (#4776)

* Explicitly link to cublasLt

* Only link cublasLt if it's found

Co-authored-by: Jon Soifer <jonso@microsoft.com>

Update tune_simple_template.py (#4778)

fixed a spelling mistake.

Bump prebuilt-image version in demo dockerfile (#4770)

[Bugfix][Frontend][TF] Fix incorrect calculations in tf SLICE (#4518)

* fix formula for calculating end indices when size[i] == -1
* add a test case for size[i] == -1
* discard expanding dimension of begin_value & end_value since
  it is needed only if you pass them as scalars not as tensors.
* discard 'slice_tensor' variable so that implementation matches
  the tf parser pattern

add missing nullptr check (#4773)

[TOPI] Remove cpp upsampling and resize op (#4769)

* remove cpp upsampling

* remove cpp resize

Fix Tensorflow conv3d pad bug, add non-cubic data and kernel tests (#4772)

[Doc] TVM_REGISTER_API -> TVM_REGISTER_GLOBAL (#4768)

[VTA] Support network which have no unique operator as start/stop name for graph pack. (#4703)

* [VTA] Support network which have no unique operator as start/stop name
for graph pack.

[Issue]
  Current vta use 'start' and 'stop' name to define the pack start point
  and end point, but this method not work for these network which have
  no 2 unique operator as  start point and stop point.

[Solution]
  In this solution we give 2 addtional parameters start_name_indx and
  stop_name_indx to make vta pack logic work with the said network,
  for exampl for following networks which have no unique operator,

  %0 = nn.add
  %1 = nn.conv2d
  %2 = nn.batch_norm
  %3 = nn.leaky_relu
  %4 = nn.add
  %5 = nn.conv2d
  %6 = nn.batch_norm
  %7 = nn.leaky_relu
  %8 = nn.add

  with this solution we can use following parameter format to make
  vta work on it.

  relay_prog = graph_pack(
                //....
                start_name="nn.add",
                stop_name="nn.add",
                start_name_idx=0,
                stop_name_idx=4)

  to apply on new network, by printing the network we can get index information like following.

  print(mod.astext(show_meta_data=False))
  relay_prog = graph_pack(mod
                          ...
                          start_name="nn.add",
                          stop_name="nn.add",
                          start_name_idx=0,
                          stop_name_idx=4)

* address review comments and fix index count bug

issue:
when do print(mod), the output not only the Call is also have other type
like Var, need add logic to count all except meta.

solution:
add related logic

* address review comments.

* address review comments

* add more detail comments.

pooling.cc improvements (#4767)

Improve CUDA conv2d_transpose_nchw (#4762)

- combine pad and dilate;
- fix for the issue https://discuss.tvm.ai/t/compile-error-for-cuda-target/4164
- fix for the issue https://github.com/apache/incubator-tvm/pull/4472

Remove run_infer_type duplicates (#4766)

Fix padding in pooling op (#4738)

[REFACTOR] driver.h -> driver_api.h (#4760)

"driver" normally refers to the "main" function.
Rationale: the header exposes set of APIs to drive compilation
and should be named as driver api to best reflect its usage.

[Docs] Bring Your Own Codegen Guide -- Part 2 (#4718)

* BYOC Tutorial -- part 2

* Fix comments

* Address comments

[INFO] Add .asf.yaml for github info (#4761)

[REFACTOR] top->te (#4759)

Bring up namespace te -- Tensor expression language DSL.

[REFACTOR] Establish printer in the source folder (#4752)

* [REFACTOR] Establish printer in the source folder.

As we move towards the unified IR, we will eventually want to build a unified
printers for both relay and TIR.

This PR isolate the printer component into a separate folder in src as a first step.

- Refactored the Doc DSL using Object, clean up APIs.
- Isolate out the meta data into a header.
- move printer into relay_text_printer, add comments about further TODos.

* Rename NodePrinter -> ReprPrinter to distinguish it from other printers

Expose relay BindParamsByName to Python (#4751)

* expose BindParamByName to python

* fixed alpha equal test

[REFACTOR][TYPE] Finish move all types to IR. (#4746)

* [REFACTOR][TYPE] Finish move all types to IR.

- Move definition of Ref and TensorType to ir
- Move type_functor.h to public header.
- Rename RefType -> RelayRefType for clarity.

* Add atol

Add CUDA conv2d for NHWC layout (#4737)

[REFACTOR][CODEGEN] codegen->target, build_module->driver (#4742)

This PR moves the codegen related code into the target folder,
as they are target specific functionalities.

We also adopt the term "compiler driver" in common compiler infra
such as rust, GHC and clang.
As a result, build_module is moved into the driver folder.

Fix demo dockerfile build failed (#4744)

[REFACTOR] Establish tir (#4740)

TIR is the new namespace for low-level IR
for tensor-level optimizations and loop transformations.

This PR establishes the namespace and files.

- lowered_func.h,buffer.h,data_layout.h -> tir/buffer.h,tir/data_layout.h,tir/lowered_func.h
- ir.h -> tir/expr.h, tir/stmt.h
- ir_functor_ext.h -> tir/expr_functor.h, tir/stmt_functor.h

Fix dense (#4728)

[runtime][refactor] Unify vm and interpreter objects (#4693)

* unify vm and interpreter objects

* move closure back vm

* adt/closure back to vm.adt/vm.closure

* closure base

[CodeGen][CUDA] Improve CUDA vectorizer (#4736)

- Fixes issues to enable fp16 vectorizer. Now correct packing and
  unpacking CUDA code will be emitted. Enabled more unit tests.

- Do not emit code to read the first lane from an undef variable

  int _3;
  _3 = _3 & ~(0x000000ff << 0) | ...

  and emit the following code instead:

  _3 = (((0x000000ff & (_1 >> 0))+(0x000000ff & (_2 >> 0))) << 0);

  Note that nvcc 10.2 is forgiving and emits the same code for both cases.
  A warning appears in test_codegen_cuda.py.

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

[VTA][TSIM] Enable TSIM CI Testing (#4407)

* Update task_python_vta.sh

* install sbt=1.1.1 with apt-get

* update verilator_opt

* install verilator with major version 4.0

* disable multi-threading for now

* bug fix for correcting uop fetch address in LoadUop module

* bug fix for correcting uop fetch address in LoadUop module

* adjustment to read from dram_offset

* enable USE_THREADS with verilator 4.x

* DEBUG: try avoid core dump with verilator 4.x

* bug fix in LoadUop module

* log mega cycles in tsim

* download cat.png to avoid fetching in each run

* bug fix in LoadUop module

* solve dram_even/sram_even issue

* bug fix

* introduce scalalint in ci

* speedup tsim in ci

* bug fix

* lint scala code before building

* disable multi-threading

* split fsim/tsim script

* update Jenkins settings

* duplicate task_python_vta_fsim.sh as task_python_vta.sh for now

Co-authored-by: Thierry Moreau <tmoreau@octoml.ai>

[REFACTOR] Get rid of packed_func_ext. (#4735)

Move the conversion extensions to the specific class definitions
so that we longer need to include packed_func_ext.

[x86 schedule] Fallback schedule for Int8 depthwise. (#4733)

[TOOLS] JSON upgrader to upgrade serialized json. (#4730)

During Unified IR refactor we will change the structure of IRs.
This will cause certain historical modules stored via json no longer
able to be loaded by the current version.

This PR introduces a backward compatible layer to try its best effort
to upgrade json from previous version(this case 0.6) to the current version.
We mainly aim to support update of high-level ir(relay).

[QNN] Conv2D type checking for kernel per-channel scales. (#4732)

* [QNN] Conv2D type checking for kernel per-channel scales.

* Address commments.

* Address comments.

* - Adding safety checks for downcasts.

Co-authored-by: shoubhik <shoubhikbhatti@gmail.com>

[VTA] Update Jenkinsfile for VTA test with TSIM (#4734)

* [VTA] Update Jenkinsfile for VTA test with TSIM

* duplicate task_python_vta.sh multiple copies for now

export builtin_fp16 on Windows (#4731)