Fix the python intrin rule (#5895)

[Relay]Allow every runtime module to handle constants (#5885)

* update source module

* address comment

remove fatal (#5888)

[RFC] Improve quantized convolution performance for armv8 architectures (#5754)

* Improve quantized conv2d performance for armv8

Signed-off-by: Giuseppe Rossini <giuseppe.rossini@arm.com>
Change-Id: I3a3d29f5332dd9b3354e8e0dfb24677a521f9c8f

* Add ASF header to conv2d_gemm.py

Change-Id: I33853279e39c849ae1b555a9c91d7557985a0a35

* Run clang-format-10 on c++ files

Change-Id: Ieee22f032e595dabfc1616ab33466fcbf8d94365

* Fix pylint errors/warnings

Change-Id: I435d4d7bca7500db99547f4401fdc0d0995a1ff4

* Fix pylint errors/warnings in topi

Change-Id: I2fc1ad8453e9020072ab967c849df5390c2967b5

* Fix legalizations tests for aarch64

Change-Id: I0a67a49a7849f52ef7d57b9292ce9125bbb7cb2c

* Reintroduce conv2d_nhwc_spatial_pack.arm_cpu and int16 cast

Change-Id: I91b67fabd475e90a9b75f2dd5ecfee851265e0bb

* Switch type of legalization depending on the strategy used

Change-Id: I9a03040a8c40a6cd2658ed14c3751e05a8e19f2b

* Revert last commit

Change-Id: Ice34101e358e3ce8ebfb12c58f73e910ba5de8e8

* Fix the auto-tuner by registering the correct schedules

Change-Id: Id9273688b2620e1ea849ab01b4c46af8fbf37fd0

* Address review comments

Change-Id: Ia1755a0af7b6d159072d9f0c93c932c481101e48

* Improve usability and readability of conv2d_gemm_weight_transform

Change-Id: I3333186bbc2fe4054b58ce15d910e3be7b315482

* Change variable name to weight in Conv2DGemmWeightTransformRel

Change-Id: Ifb5f1f33af7512fe67c6b049b20a42a0bb2d26c9

* Fix clang-10 linting errors

Change-Id: I25ccc844d9cee23766096e1daddb6180abc413a6

* Trigger tests

Change-Id: Id37706fb7cf77a87a3cc817ecf8046297d9ca95a

[TIR][REFACTOR][API-CHANGE] Change Call.name to Call.op(RelayExpr) (#5863)

* [TIR][REFACTOR][API-CHANGE] Change Call.name(string) to Call.op(tvm::Op/RelayExpr)

This PR brings a major refactor to the tir::Call structure.
The current Call structure uses a string field(name) to identify the
function/intrinsic being called. This approach is limited as we start
to expand TIR to be more structured. In particular, we are interested in
the following aspects:

- Type a function and perform better compile time type checking so that we
  can find errors early.
- Register additional properties about an operator, such as:
  - Whether an intrinsic can be vectorized
  - What is the adjoint function of the intrinsic(for tensor expression AD)
  - Whether the operator has side effect.
- Perform specific codegen about an intrinsic if necessary.
- Call into another function in the same module.

The refactor changes the Call.name field to Call.op.
The Call.op field has a RelayExpr type, and we can pass:

- A tvm::Op which represents the corresponding intrinsic.
- A tvm::GlobalVar for calling into another function in the IRModule.

All the current intrinsics are migrated by registering an tvm::Op.
Because the unified IR shares a single Op registry. We use the "tir"
namespace for tir related intrinsics, for example bitwise and is now registered
under `tir.bitwise_and`.

To simplify upgrade, we introduce a `tir.call_extern` intrinsic
that allows us to call into arbitary external function without type checking.
However, we should move towards more type checked variants in the system.

Under the new op design. We should no longer try to pattern match all the
specific intrincis. Instead, we should rely on attr of each Op to do transformation.
For example, the vectorization pass depends on the TVectorizable property of the op,
which can be registered independently.

In this way, we can still grow the number of intrinsics when necessary
without having to change all the passes.

The same rule applies for tensor expression AD. Currently we are performing
AD by pattern match on operators like exp, sin, cos. We should instead
change to the ajoint registeration mechanism like those in relay.

Followup refactors need to be performed, including:
- Fold the Call.call_type into operator's attribute.
- Enrich the operator registry information
- Refactor passes(e.g. AD, intrin lowering) to use the attribute based transformation

* Fix nms

* Fix remaining testcase

* Address review comment

[COMMUNITY] Matthew Brookhart -> Reviewer (#5886)

keep parameter names from PyTorch (#5887)

Improve type handling in PyTorch frontend (#5834)

* Improve type handling in PyTorch frontend

- Use type information from graph for inputs if available. Check
  against shape information from graph if available.
- Allow user to set default dtype (default to float32 for sanity and
  compatibility).
- Implement type promotion to follow PyTorch mechanism. This includes
  fixing the handling of many "Scalar" overloads in PyTorch binary ops.
- Fix arange/linspace type semantics.
- Added support for traced functions. (Because it really is about the
  "self" input handling.)

Aside from adding an optional default_dtype keyword argument, this does not
change the signature/requirements of from_pytorch.

* Fix scalar detection using numpy.isscalar

and address other review comments. Thank you @siju-samuel

* refine test criteron on qnn_test::test_serialized_modules, fix bool conversion of const

Fail early before running invalid dynamic graphs (#5856)

* fail early before running invalid dynamic graphs

* fix an issue with the VM comment

[Bugfix][Build] Fix building with LLVM-10 on macOS (#5859)

[QUANTIZE] Add nn.batch_flatten as quantizable. (#5805)

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

* [QUANTIZE] Add nn.batch_flatten as quantizable.

[Target] Introduce Target Id Registry (#5838)

[DOCS] Update has_dtype/has_shape to pattern lang doc (#5847)

Fix map assign issue in CI test (#5854)

Add Python Classes for all Attrs (#5853)

[DataType] Add bfloat16 (#5601)

[Object] Introduce POD-C Compliant tvm::Map (#5740)

[FIX] Recover global state after test_util.py (#5824)

In test_util.py, a program exit is simulated to test
that the error throwing behaviour is accurate.
Unforunately, this also deletes necessary global state
and so all subsequent tests that run and use tempdir
throw the same error.

This patch is a simple fix to restore the global state
at the end of the test.

Change-Id: I62fef46167e47f6af43271e2ce1db30f54857647

[AutoTVM] Suppress the warning messages when compile engine selects impls (#5821)

Additional canonicalization added for AddNode (#5846)

fix batchnorm infer_value error, add regression test and unit test (#5845)

[RUNTIME] Introduce MetadataModule to separate code compilation/interpretation and weight initialization (#5770)

 `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>