`tvm` crate stage 3 of Rust refactor  (#5769)

* Adapt to new macro

* Add tvm crate

* Fix out of tree pass with new bindings

* Super slick API working

* Add examples

* Delay egg example and add ASF headers

* Move array.rs around

* Remove outdated tests will restore in CI PR

* Fix some memory issues

* Fix ref counting issue

* Formatting and cleanup

* Remove out-of-tree for now

* Remove out-of-tree

ffi (Object): make class dict visible in instances (#5843)

[Torch][Quantized] Fix converting serialized quantized models (#5839)

* [Torch] Fix converting serialized quantized models

* clean up dtype check

* comment clean up

[KERAS]RepeatVector, Conv3DTranspose op support added (#5833)

Add a combine batch_matmul pass (#5791)

* Add a combine batch_matmul pass

Contrary what you might expect, this doesn't share as much code with
the combine dense pass as it does with the combine 2d conv pass.
This is because it concatenates the "output feature" dimensions.

* fix docstring

[Frontend][MXNet] Support a few contrib ops in mxnet (#5819)

* support for bert in mxnet1.6 and gluonnlp0.9

* fix converter

* Add test cases

* add a todo

[Frontend][TensorFlow]Fix TF Dynamic input shape (#5825)

* Fix TF Dynamic input shape

* Remove warning

* Add test

[Relay, Topi] [Frontend][TFLite, MXNet] ReverseSequence operator (#5495)

* TFLite reverse_sequence op

* TFLite add_n implementation

* reverse_sequence implementation

* reverse_sequence implementation

* reverse sequence

* TOPI,Relay,TFLite - Reverse Sequence

Signed-off-by: maheshambule <mahesh_ambule@persistent.com>
* Reverse Sequence small fixes

Signed-off-by: maheshambule <mahesh_ambule@persistent.com>
* lint fixes

Signed-off-by: maheshambule <mdambule07@gmail.com>
* TFLite reverse_sequence op

Signed-off-by: maheshambule
* MXNet SequenceReverse implementation

* clang format

* clang format

* review comment fixes

[RUNTIME][String] Overload string operators (#5806)

[Fix] Fix recursive let for well formed check (#5780)

[MergeComposite] Fix InferType when module contains Prelude (#5797)

A function may refer to other resources in the same module, so keep
  the content of original module when infering a function.

fix relay.build to not change the module argument in place (#5822)

[Relay][OpStrategy] Tweak cublas/cudnn priority level (#5820)

* Tweak cublas plevel

* update

* trigger ci

[Frontend][TFlite] Add parser support for relu6, leaky_relu, relu_n1_to_1, log_softmax (#4805)

* [Frontend][TFLite]Add support for relu6, leaky_relu, relu_n1_to_1, log_softmax

* add implementation in parser
* add qnn tests for each operator

* Implement clip operation for quantized relu6, relu1

* add 'clip' as in the quantized fused operations
* remove redundant assertions and imports

* Fix floating value quantization for RELU6 and RELU1

Error msg update (#5818)

[COMMUNITY] Siju Samuel -> Committer (#5817)

[CI] Limit number of threads in all jobs (#5815)

Pin hand landmark network to version 0.7.4. (#5813)

* Versions above 0.7.4 are broken due to changes in the
   quantization operations in the model, which are current
   not supported by TVM.

Fixes #5774.

[MXNET]conv3d and conv3d_transpose addedx (#5814)

[CI] Move cpu-only frontend tests to a CPU stage (#5807)

[topi] fix strategy for sparse dense cuda (#5782)

Allow RPCWrappedFunc to rewrite runtime::String as std::string (#5796)

[topi] fix sparse dense schedule on cuda (#5803)

[QUANTIZE] Add config switch for nn.dense layer type. (#5801)

[TIR][REFACTOR] Add tir prefix to type keys (#5802)

[ONNX] Skip multiply with 1.0f constant for GEMM import (#5800)

* [ONNX] Skip ADD inside Gemm op when vector is zero

* [ONNX] Skip multiply with 1.0f constant for GEMM import

[TEST] Temporary disable fp16 type_as test for PyTorch Frontend (#5799)

[TIR][REFACTIR] Update TIR nodes std::string->String. (#5793)

This PR updates the remaining TIR node's member to use
String instead of std::string.

support aten::type_as in the pytorch frontend (#5787)

* support aten::type_as in the pytorch frontend

* use _convert_data_type to convert torch type to tvm type and add more types in the type_as test

Fix tf parser (#5794)

[TIR][REFACTOR] Cleanup unused classes (#5789)

Edit onnx parser to infer values in post order (#5755)

* edit onnx parser to infer values in post order to speed up onnx imports with many calls to infer_value

* fix pylint

[COMMUNITY] @wpan11nv -> Reviewer (#5790)

[TF] Support symbolic inputs of Fill (#5762)

* [TF] Support symbolic inputs of Fill

* Rebase and simplify. Value has been converted to constant if it is
tf.Constant

[TENSORFLOW]Conv3d Transpose OP added (#5775)

* [TENSORFLOW]Conv3d Transpose OP added

* Testcase updated, tf cpu supports only ndhwc

[PYTORCH]aten::norm support added (#5776)

[FRONTEND]Darknet support batch size for yolo (#5688)

Fix the issue reported in
https://discuss.tvm.ai/t/yolov3-tiny-batch-input-test-failed/6796

[BYOC][FIX] Infer types in MergeComposite (#5766)

If InferType isn't run between partitioning passes,
function calls are inserted which don't have a type.
This can result in failures for patterns which want
to check types.

This works around it simply by running InferType after
every partitioning.

Change-Id: Ie0887f0564a41eb0913bfe42a362e8effe9681b9

Add ignore storage_order attribute to onnx pooling parser. (#5781)

[cmake] update vulkan rules (#5777)

fix calibration pass to support multiple functions (#5768)

Co-authored-by: Ubuntu <ubuntu@ip-172-31-43-142.us-east-2.compute.internal>

[CODEGEN][CONTRIB] CoreML codegen (#5634)

* [CODEGEN][CONTRIB] CoreML codegen

* import coremltools only when it is necessary

* fix pylint errors

* don't import contrib.coreml when using runtime lib

* skip coreml codegen test in CI

* don't register relay.ext.coremlcompiler in __init__.py

* move tvm/contrib/coreml.py to tvm/contrib/target/coreml.py

* use existing transformers for graph partitioning

* skip test only when coremltools is not available

* add check for annotation

* move _register_coreml_op to python/tvm/relay/op/contrib/coreml.py

* skip compile when xcode is unavailable

* relay.op.Op -> tvm.ir.Op

* set USE_COREML on

* refine test

[topi][relay] Add operation gather to relay. (#5716)

[Topi] pass-by-value -> pass-by-const-reference (#5783)

[REFACTOR][API-Change] Migrate all Object construction to constructor. (#5784)

This PR migrates all the remaining object constructions to the new constructor style
that is consistent with the rest of the codebase and changes the affected files accordingly.

Other changes:

- ThreadScope::make -> ThreadScope::Create
- StorageScope::make -> StorageScope::Create

[RUNTIME] Add compile_shared option to linux compile utility fn (#5751)

* feat: Add compile_shared option to linux compile fn

* feat: Add compile_shared option for linux compile util fn

* fix: Fix minrpc testcase use executable compilation

* fix: Fix binutil case where call create_shared to create executable

Co-authored-by: baoxinqi <baoxinqi@4paradigm.com>

fix #5686: remove a overstrict assert in MakeAllreduce (#5686) (#5785)

[DOC][FIX] Fix some typos in git-clang-format.sh (#5786)

[Frontend][TensorFlow] Improve Control Flow and TensorArray (#5699)

* Improve TF parser control flow and tensor array

* Fix tf tensor array scatter

* Add ssd test

* Add back static ta test

* Minor fix for frontend and test_forward

* SplitRel for dynamic shape

* Fix test ssd

* Fix loop var naming issue

* Minor improve

* Fix format

* Fix clang format

* Fix tensor array in pytorch frontend

* Fix stack size issue for ssd test

* Address comments

* Fix slice size

* Fix build

* Rebase

[TIR][REFACTOR][API-Change] Migrate tir/stmt.h to use constructor. (#5778)

This PR migrate tvm/tir/stmt.h to the new constructor style that is
consistent with the rest of the codebase and changes the affected files accordingly.

[TIR][REFACTOR][API-Change] Migrate the tvm/tir/expr.h to construct style. (#5773)

This PR migrate tvm/tir/expr.h to the new constructor style that is
consistent with the rest of the codebase and changes the affected files accordingly.

Make batch matrix multiplication on GPU tunable (#5752)

This is primarily aimed at the AMD GPU backend and done as part
of a project for AMD, but should work for all users of the GPU
schedule.

Add ShapePattern and DataTypePattern (#5760)

Fix gelu in PyTorch frontend, tighten numerical checks (#5763)

Previously, the PyTorch frontend approximated gelu with fastgelu.
To provide a more faithful conversion, we implement gelu instead.

We also tighten the numerical comparisons between PyTorch and
TVM-from-PyTorch to 1e-5. The object detection models need an
increased tolerance of 1e-4 to pass.

I had to throw in a few fixes for missing conversions
(probably due to working with very new PyTorch).

I must admit the GoogLeNet/NasNet test didn't run on my machine,
probably due to problems at my end.

[TOPI][RELAY][PYTORCH]Conv3d_transpose op support added (#5737)

* [TOPI][RELAY][PYTORCH]Conv3d_transpose op support added

* Test cases in topi/relay

* conv3d_transpose_ncdhw_python added

* Review comments fixed

[Relay] Fix for recursive let (#5757)

* Make let processing iterative

* Try again

* Fix pretty printer overflow

* cleanup

* fix lint

* Fix text printer

Co-authored-by: Jared Roesch <roeschinc@gmail.com>
Co-authored-by: Jared Roesch <jroesch@octoml.ai>

[topi] block sparse dense on cuda (#5746)

[Rust] Second stage of Rust Refactor (#5527)

* Add tvm-rt crate

* Backport changes from frontend branch

* Format

* Add ASF headers

* Address self-code review

* Replace with helper

* Fix lint

* Fix

* Clean up repro debugging

* WIP

* Remove global resgistry to fix one memory issue

* Fix

* Format

* Format

* Update rust/tvm-rt/README.md

Co-authored-by: Jason Knight <binarybana@gmail.com>
* Format

* Duplicate TVM macros

* Split macros

* Restore old macro for old crates

* Repair macros

* Fix format

* Format

Co-authored-by: Jason Knight <binarybana@gmail.com>

[REFACTOR][TIR] Provide->ProducerStore, Realize->ProducerRealize. (#5750)

This PR finishes up the final step for DSL/TIR de-coupling to refactor
Provide/Realize to use the DataProducer.

As in the case of ProducerLoad, ProducerStore/Realize are not supposed
to appear in a vaid TIR function ans are only used by high-level DSLs
as intermediate structures.

[Bugfix] Fix reshape (#5739)

* Fix reshape

* fix doc warning

* fix ci

* address comments

[Minor][Test] Clean WASM environment before build (#5759)

Add Scatter to Topi/Relay/ONNX via hybrid script (#5619)

* I can construct scatter but not embed it in a Relay Graph

* working 1-4 dimesion scatter

* add scatter to ONNX

fix lint

* isolate tests to cpu backend

* Fix i386 test

* fix gpu tolerance

* use elemwise_shape_func for scatter

* fix incorrect rebase

[TOPI][Relay][OP] support dynamic NMS(Non Maximum Suppression), symbolic begin, end, and strides for strided_slice (#4312)

* [TOPI][Relay][OP] Dynamic NMS and strided_slice

* Incorporate comments

* fix nnvm compatibility issues

* fix InferCorrectLayout

* Minor fix

* fix for fuse

* Workaround to pass batch_size into hybrid function to handle dynamic shape

* Seperate rearrange

* fix lint

* fix ci, comments

* change attr to Optional<T>

* clang format

* remove empty lines

* partial ignore for end of strided_slice

* pylint

* add out_indices for gpu get_valid_counts

* change to slice_mode

* clang-format, fix comments

* fix comment

* change slice_mode to string

* fix CI

* update docstring

Co-authored-by: Yao Wang <kevinthesunwy@gmail.com>

[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