Make Google Test usage configurable in CMake files (#3628)

* Add USE_GTEST as a CMake variable

* Add GTest section in installation docs

* Incorporate feedback

[TensorFlow] Fix a bug output index is ignored (#3631)

Enhance test to cover this case

 [TOPI][CUDA] Schedule for pool_grad (#3622)

* [TOPI][CUDA] Schedule for pool_grad

* Relay test

* Fix fused op

* doc

* Remove set scope local

[Relay] [Training] Add numerical gradient check. (#3630)

* add check_grad

* finish

* what does the fox say?

* lint lint lint lint lint lint lint lint lint

[VTA] [Chisel] support for different inp/wgt bits, rewrote DotProduct for clarity (#3605)

* support for different inp/wgt bits, rewrote dot for clarity

* [VTA] [Chisel] support for different inp/wgt bits, rewrote DotProduct for clarity

* [VTA] [Chisel] support for different inp/wgt bits, rewrote DotProduct for clarity

* change back to sim

* fix index

* fix index

* fix indent

* fix indent

* fix indent

* fix trailing spaces

* fix trailing spaces

* change to more descriptive name

* matric->matrix

* fix spacing

* fix spacing & added generic name for dot

* better parameter flow

* spacing

* spacing

* spacing

* update requirement (tested) for dot, spacing

* function call convention

* small edit

[IR] Make iterators compatible with constructors of STL containers (#3624)

Add Winograd matrices computation. (#3553)

Implementation of uTVM (#3227)

* uTVM interfaces (#14)

* some minor interface changes

* implemented HostLowLevelDevice

* added MicroDeviceAPI

* implemented micro_common and added Python interfaces

* current status, semi implemented micro session

* added micro_common implementation and python interfaces (#18)

* added micro_common implementation and python interfaces (#18)

* current status, semi implemented

* host test working

* updated interfaces for MicroSession arguments allocation

* make somewhat lint compatible

* fix based on comments

* added rounding macro

* fix minor bug

* improvements based on comments

* Clean up `binutil.py` and make Python-3-compatible

* Change argument allocation design

* Address feedback and lint errors

* Improve binutil tests

* Simplify allocator (per @tqchen's suggestions)

* Doc/style fixes

* farts

* mcgee

* rodata section werks

(and so does `test_runtime_micro_workspace.py`)

* simple graph runtime werk

* TEMP

* ResNet works, yo

* First round of cleanup

* More cleanup

* runs a dyson over the code

* Another pass

* Fix `make lint` issues

* ready to pr... probably

* final

* Undo change

* Fix rebase resolution

* Minor fixes

* Undo changes to C codegen tests

* Add `obj_path` in `create_micro_lib`

* TEMP

* Address feedback

* Add missing TODO

* Partially address feedback

* Fix headers

* Switch to enum class for `SectionKind`

* Add missing ASF header

* Fix lint

* Fix lint again

* Fix lint

* Kill lint warnings

* Address feedback

* Change Python interface to MicroTVM

All interaction with the device is now through `Session` objects, which
are used through Python's `with` blocks.

* Reorder LowLevelDevice interface

* Store shared ptr to session in all alloced objects

* Move helper functions out of `tvm.micro`

* Switch static char arr to vector

* Improve general infra and code quality

Does not yet address all of tqchen's feedback

* Forgot a rename

* Fix lint

* Add ASF header

* Fix lint

* Partially address MarisaKirisame's feedback

* Lint

* Expose `MicroSession` as a node to Python

* Revert to using `Session` constructor

* Fix compiler error

* (Maybe) fix CI error

* Debugging

* Remove

* Quell lint

* Switch to stack-based session contexts

* Make uTVM less intrusive to host codegen

And use SSA for operands of generated ternary operators

* Inline UTVMArgs into UTVMTask struct

* Remove `HostLowLevelDevice` header

* Remove `BaseAddr` class

* Address feedback

* Add "utvm" prefix to global vars in runtime

* Fix lint

* Fix CI

* Fix `test_binutil.py`

* Fix submodules

* Remove ResNet tests

* Make `test_binutil.py` work with nose

* Fix CI

* I swear this actually fixes the binutil tests

* lint

* lint

* Add fcompile-compatible cross-compile func

* Add docs for uTVM runtime files

* Move pointer patching into `MicroSession`

* Fix lint

* First attempt at unifying cross-compile APIs

* Fix lint

* Rename `cross_compile` back to `cc`

* Address feedback

* Remove commented code

* Lint

* Figure out failing function

* Remove debugging code

* Change "micro_dev" target to "micro"

* Add checks in tests for whether uTVM is enabled

* Add TODO for 32-bit support

* Rename more "micro_dev" to "micro"

* Undo rename

We already have `tvm.micro` as a namespace.  Can't have it as a method
as well.

* Fix failing CI

Thanks to @tqchen for finding this bug.  Emitting ternary operators for
`min` and `max` causes concurrency bugs in CUDA, so we're moving the
ternary op emissions from `CodeGenC` to `CodeGenCHost`.

* Address feedback

* Fix lint

Add a missing header in cuda_device_api.cc (#3621)

[Relay][Keras] Permute, Softmax support (#3618)

fix typo (#3611)

[TOPI] Average Pool2D Bug. (#3607)

* [TOPI] Average Pool2D Bug.

Issue - https://github.com/dmlc/tvm/issues/3581

* Add uint16 test.

Remove prints in `generic_op_impl.py` (#3616)

Hotfix pylint (#3615)

[TEST] Fix testcase to make them more compatible to zero-rank (#3612)

init (#3571)

quickfix

[TOPI][Relay] max_pool2d & avg_pool2d gradient (#3601)

[Relay][vm] Small bug fix for DataTypeObject (#3604)

* small bug fix for DataTypeObject

* retrigger ci

We observe multiple groups across a range of domains (ASR, NMT, LM, etc), (#3566)

internally and externally, interested in replacing standard dense layers with
block-sparse matrix multiplication layers. The motivations are generally: higher
performance (due to reduction in FLOPs, memory bandwidth/cache footprint),
enabling larger models (e.g. fitting more layers in a given memory budget).

Some public work along these lines:

* https://openai.com/blog/block-sparse-gpu-kernels/
* https://openai.com/blog/sparse-transformer/
* https://arxiv.org/abs/1802.08435
* https://arxiv.org/abs/1711.02782

Various groups have been able to successfully train models with reasonable
levels of sparsity (90%+) with marginal accuracy changes, which suggests
substantial speedups are possible (as this implies a >10x reduction in FLOPs).

It is fairly straightforward to realize these theoretical speedups, see e.g. TVM
benchmarks for Intel CPUs in
https://gist.github.com/ajtulloch/e65f90487bceb8848128e8db582fe902, and CUDA
results in https://github.com/openai/blocksparse, etc.

* https://github.com/openai/blocksparse (CUDA)
* https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-reference-c-mkl-bsrmm (MKL BSRM)
* https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.bsr_matrix.html (SCIPY BSR representation)

This is extracted from an internal patch we've been using internally. There are
various extensions possible (int8/fp16/bf16, CUDA/other GPU architectures), but
this is a reasonable starting point. This needs more thorough unit test coverage
however.

We follow the conventions established by scipy.sparse.bsr_matrix and other
libraries, see the unit tests for details.

For folks interested in experimenting with scheduling/AutoTVM etc,
https://gist.github.com/ajtulloch/e65f90487bceb8848128e8db582fe902 is a useful
starting point.

{relay,topi}.reinterpret support (#3599)

= Motivation

It's useful to expose the tvm::reinterpret functionality to Relay/TOPI users, as
this allows them to build (fused) operators leveraging the bitwise
reinterpretation of an operator. An example is approximate transcendental
functions, which can be implemented similar to:

```.py
    def C(x):
        return relay.expr.const(x, "float32")

    def approx_exp(x):
        x = relay.minimum(relay.maximum(x, C(-88.0)), C(88.0))
        x = C(127.0) + x * C(1.44269504)
        xf = relay.floor(x)
        i = relay.cast(xf, "int32")
        x = x - xf
        Y = C(0.99992522) + x * (C(0.69583354) + x * (C(0.22606716) + x * C(0.078024523)))
        exponent = relay.left_shift(i, relay.expr.const(23, "int32"))
        exponent = relay.reinterpret(exponent, "float32")
        return exponent * Y

    def approx_sigmoid(x):
        # <2.0e-5 absolute error over [-5, 5]
        y = approx_exp(x)
        return y / (y + C(1.0))

    def approx_tanh(x):
        # <4.0e-5 absolute error over [-5, 5]
        x = x * C(2.0)
        y = approx_exp(x)
        return (y - C(1.0)) / (y + C(1.0))
```

See unit tests for implementations of these approximate transendentals.

remove tabs (#3603)

[Relay][Pass][Docs] Update the doc for adding a Relay pass to mention the pass infra (#3583)

* Update the Relay adding pass doc to reference the new pass infrastructure

* Correct pass name

Co-Authored-By: Zhi <5145158+zhiics@users.noreply.github.com>
* Align header equals signs

Checking the correct dtypes for choosing the Intel int8 instructions. (#3516)

[Relay] [Training] Allow gradient to return a tuple (#3600)

[Runtime] [ThreadPool] Make SpscTaskQueue::Pop(..) spin_count configurable (#3577)

In cases where we have multiple models or threadpools active, spinning around
`sched_yield()` may not be desirable, as it prevents the OS from effectively
scheduling other threads.

Thus, allow users to conditionally disable this behaviour (via an environment
variable `TVM_THREAD_POOL_SPIN_COUNT`, similar to existing environment flags for
the thread pool such as `TVM_BIND_THREADS`, etc).

This substantially improves tail latencies in some of our multi-tenant
workloads in practice.

Unit tests have been added - on my laptop, running:

```
TVM_THREAD_POOL_SPIN_COUNT=0 ./build/threading_backend_test;
TVM_THREAD_POOL_SPIN_COUNT=1 ./build/threading_backend_test;
./build/threading_backend_test;
```

gives https://gist.github.com/ajtulloch/1805ca6cbaa27f5d442d23f9d0021ce6 (i.e.
97ms -> <1ms after this change)

Add support for Tflite operator SPLIT (#3520)

* [RFC] Initial support for Tflite operator SPLIT

This patch adds initial support for the tflite operator split. However
I am not yet sure how to handle the axis parameter for the split
operator and support it in the test infrastructure. Putting this up for
an initial review and comment.

The split operator in tflite according to
https://www.tensorflow.org/lite/guide/ops_compatibility

appears to take num_or_size_split as a 0D tensor.

I also note that tflite.split is one of the few operators that returns
multiple outputs and thus the helper routines in the tests needed some
massaging to make this work.

@apivarov , could you please review this ?

Thanks,
Ramana

* Fix the axis parameter

Add more tests

* Address review comments

* Try out frozen_gene's suggestion

* Handle split of 1 element

* int32 is only supported in tflite 1.14, let's check that version here.

* Keep this at python3.5

* Add packaging as a python package to be installed

Update Jenkinsfile

[VTA] Runtime refactor to allow for non-shared memory FPGAs (e.g. F1) (#3554)

* updated runtime to support non-shared memory FPGAs for instruction and micro-op kernels

* adding driver-defined memcpy function to handle F1 cases

* refactor to include flush/invalidate in memcpy driver function

* update tsim driver

* bug fixes

* cleanup

* pre-allocate fpga readable buffers to improve perf

* fix

* remove instruction stream address rewrite pass for micro op kernels

* fix:

* white spaces

* fix lint

* avoid signed/unsigned compilation warning

* avoid signed/unsigned compilation warning

* fix

* fix

* addressing comments

* whitespace

* moving flush/invalidate out of memmove

* clearnup

* fix

* cosmetic

* rename API

* comment fix

[CI] Upgrade LLVM envs (#3590)

add coherent, length, and user bits option to Shell Config (#3593)

bugfix function args order in alu instruction generation (#3592)

[Relay] add some check for the ad algorithm (#3585)

* do

* fix test

[TOPI][RELAY] Add op Size (#3094)

[AutoTVM]Improve graph tuner for multiple subgraphs (#3490)

* Improve boundary nodes in graph tuner

* Limit output node number

* Fix test

* Improve warning.

* Fix test

[RPC] Better handle tempdir if subprocess killed. (#3574)

Add printer for Layout/BijectiveLayout (#3582)

Mention minimum version of python features one should stick to (#3588)

avoiding cast None to int errors (#3578)

fix topi c++ conv2d_nchw lambda expr issue (#3570)

[Relay] parser/pretty printer roundtripping (#3536)

[ARITH] Simplify let (#3568)

Emit DWARF debug information (#3420)

Support additional architectures beyond x86_64 in ubuntu_install_java (#3546)

* Support additional architectures beyond x86_64 in ubuntu_install_java

While attempting to get a development environment going for TVM
on my AArch64 desktop I ran into some hardcoding of relevant architectures.

Disable MicroTVM on i386 CI (#3569)

[Community] Zhi Chen -> Committer (#3572)

Let's welcome Zhi as a new Apache TVM Committer!

tightening bounding box for IntSet fused in PassUpDomain (#3073)

Apply suggestions from code review

Co-Authored-By: Wei Chen <ipondering.weic@gmail.com>

[docs] Add a tutorial for the pass manager (#3515)

* [docs] Add a tutorial for the pass manager

* address comment

* address more comments

* retrigger ci

* address steven's comments

* address comments

* retrigger ci

* Update docs/dev/relay_pass_infra.rst

Co-Authored-By: Steven S. Lyubomirsky <slyubomirsky@gmail.com>
* Update docs/dev/relay_pass_infra.rst

Co-Authored-By: Steven S. Lyubomirsky <slyubomirsky@gmail.com>
* Update docs/dev/relay_pass_infra.rst

Co-Authored-By: Steven S. Lyubomirsky <slyubomirsky@gmail.com>
* Update docs/dev/relay_pass_infra.rst

Co-Authored-By: Steven S. Lyubomirsky <slyubomirsky@gmail.com>
* Update docs/dev/relay_pass_infra.rst

Co-Authored-By: Steven S. Lyubomirsky <slyubomirsky@gmail.com>
* Update docs/dev/relay_pass_infra.rst

Co-Authored-By: Logan Weber <36520469+weberlo@users.noreply.github.com>
* Update docs/dev/relay_pass_infra.rst

Co-Authored-By: Logan Weber <36520469+weberlo@users.noreply.github.com>

[Relay][VM]Fix debug statement (#3565)

* [Relay][VM]Fix debug statement

* Change debug statement

fix pynq 32-bit address pointers (#3558)

Fix build error (#3552)

* Fix build error

* comments

fix js test load module example (#3556)

fix (#3550)

[FRONTEND][TENSORFLOW] Some bug fixes for tensorflow NCHW data_format (#3514)

[Relay][VM] Port VM, VM compiler, and Object into python (#3391)

* tmp

* Port vm and object to python

* clean up

* update vm build module

* update

* x

* tweak

* cleanup

* update

* fix rebase

* Rename to VMCompiler

* fix

[Runtime] Enable set_input_zero_copy in GraphRuntime (#3416)

* Enable set_input_zero_copy in GraphRuntime

* Fix LoadParams

* Fix

* lint

* Fix remote context issue

* Fix

* Remove LOG

* Remove unused variables

* Add tests

* works

* More test scenarios

* make it simpler

* Remove unnecessary changes

* Address comments

* More comments

* Address comments

* Fix build

[ARITH][BOUND] Fix bound inference to avoid allocating too much (#3526)

* [TVM] Fix bound inference to avoid allocating too much

* [ARITH][BOUND] Pass analyzer to PropBoundToInputs

[ARITH][IR] Introduce FloorDiv/Mod (#3479)

* [ARITH][IR] Introduce FloorDiv/Mod

* Address review comments

* address review comments, fix div sub rule

[Relay][Quantization] Fix add_rewrite and UnifyDTypeScale (#3534)

* [Relay][Quantization] Fix issue introduced in #3135

* Recover StopFusion

* Fix fmultiref

* Fix lint

[DEP] Remove HalideIR from submodule (#3535)

[INFA][IR] Build and Evolve Low-level IR. Remove HalideIR dep. (#3533)

* [INFA][IR] Build and Evolve Low-level IR. Remove dep from HalideIR.

* Update include/tvm/node/ir_functor.h

Co-Authored-By: Jared Roesch <roeschinc@gmail.com>
* Update include/tvm/node/ir_functor.h

Co-Authored-By: Jared Roesch <roeschinc@gmail.com>

posix_memalign appears in API 17, not 16 (#3532)

Add Pack operator to TFLite (#3521)

init (#3476)

lint

update

address comment

comment out breaking test

[bugfix] fix the bug caused by test_any (#3528)

[Relay][RFC] Implement type checking for Any (#3221)

* Implement type checking for Any

Remove code generation related changes

Remove compile changes

Remove more

Remove unification hack

Add some code back that was needed, and clean up test

Refactor test cases

WIP

Implement TypeHint AST

Add test case which should fail

Remove unification changes, and fix bug with let rec

Restore unification for shapes

Improve error reporting while debugging

All examples type check

All examples type check

WIP

First version that works with hints, needs clean up

Remove dead code

Tweaks

Remove type hint

Remove unecessary type hint stuff

Remove more type hints

Clean up

Expose Any expression node

Address CR

Fix

Fix solver

Kill unecessary code

Fix

PyLint

Fix

Relocate loops

Fix license and test

Lint again

Lint again

Fix loops

Fix docstring

Fix template error

Fix compiler issue

Fix compile err

Remove more runtime changes

Restore buffer

Fix segfault

Fix

Fix arange

* Address feedback

* Fix typo

* Fix arange

* Fix op level3

* Fix issue with Python wrapper

Fix pylint issue in vta/python/vta/top/graphpack.py (#3519)

This appears in linting using the docker scripts. I'm not sure
why this isn't failing in the standard CI for TVM and it might
be that the docker images haven't been updated in the CI system.

python3 -m pylint vta/python/vta --rcfile=/workspace/tests/lint/pylintrc
Using config file /workspace/tests/lint/pylintrc
************* Module vta.top.graphpack
C:131, 4: Missing method docstring (missing-docstring)

Fix broken rat install (#3527)

http://www.trieuvan.com/apache//creadur/apache-rat-0.12/apache-rat-0.12-bin.tar.gz
gives a 404 so point the installer at archive.apache.org hopefull that
is more reliable.

fix test (#3525)

[Relay][Doc] Docs for new op code (#3522)

[CPP] Refactor remove tvm/tvm.h (#3523)

[Relay][Testing] Relay-to-Python compilation (#3156)

* First pass at Relay-to-Python converter testing utility

* Indicate astor as a dependency

* Add astor dep to host as well

* Typos and small bugs

* Handle ADTs and matching in Python conversion

* Remove any dependency on ast.parse

* Eliminate unnecessary type var field in Python version of ConstructorValue (already gone on C++ side)

* Update constructor value, fix syntax errors

* Don't forget keywords arg on Call nodes

* Fix some incorrect calls to ast nodes

* Fix more calls, a little more cleaning up

* Missing cases in attr conversion

* Lower op calls instead of running them through interpreter, as in @MarisaKirisame's AoT compiler

* We do still need the module

* Remove changes to op attrs: Will PR separately

* Smoke test and corrections

* More tests and fixes

* Ensure imports are properly global in generated Python code

* Add unit tests for refs

* Add unit test for tuple indexing

* Add unit test for if expression

* Remove astor dependency

* Remove astor from meta.yaml too

* Fix if test and add basic local function test

* Add global function test, refactor earlier tests

* Correct 'clause' field in ADT so Python and C++ field names match

* More fixes and tests for matching and constructors

* Dramatically simplify matching: no need for a thunk

* Improve ref writing test

* Ensure local recursion works

* cleanup

* Add test for global recursion

* Add test for higher-order calls

* Get ops working, add basic tests

* Remove accidentally duplicated test

* More docstrings to appease pylint

* Forgot to fix a test using constructor values

* Reduce optimization level in fusion and fix tuple input to operators

* Test op with tuple output, fix tuple output code

* Add unit test for batch norm

* Add a couple more tricky test cases

* Correct nat constructor to drop unnecessary field

* Fix the op attrs file (accidentally reduced it)

* Address review comments

* Adapt to new ConstructorValue representation (no more runtime dep on module)

* Use pass manager and updated interfaces. Extend module.from_expr to accommodate necessary demands

* Use sequential return value

* Lift out nested conditionals

* Replace triple single quotes with triple double quotes

* Use main variable instead of entry_func

[Relay][VM]Compiling pattern matching (#3470)

* [Relay][VM]Compiling pattern matching

* Fix lint

* Remove debug code

* Move TreeNode definition

* merge ifi and selecti, todo: remove them

* fix lint

* remove ifi and selecti

* rename GetTagi to GetTag

* fix dltype

* fix more dltype

* Generalize If and select, and rename to Ifi and Selecti

* Fix lint

* Rename Ifi to If

* Change register default to match value

* Remove bad specialization for Move

* Stop use Select

* Remove Select

* TreeNode refactor

* Change entry_func name

* Remove Cmp due to rebase issue

[Relay] Clip gradient: grad * (select(x < min || max < x, 0, 1)) (#3509)

Relaxing convolution infer checks. (#3511)

- Weight dtype can be different than idtype. So, using the weight tensor to set
the dtype of weight.
- For conv2d NCHWc operator, the weight can be of any dimension. For int8
computation on Intel, it can be 7D. Relaxing the weight type checking.

[Vulkan] Added conversion from bool to float. (#3513)

* Added bool to float conversion support to spirv ir builder.

* Added unittest for vulkan bool conversion.

* Typo fix.

[Relay] Roundtrip part of pretty printer and parser (#3460)

* init

fix rebase

lint

fix cmake

try again

fix ci

* add gitignore

* fix format

* do not include .interp and .tokens

Passing dilation argument to account for API change. (#3510)

[Relay][Transform] Support Dumping IR to help debugging (#3493)

* [Relay][Transform] Support Dumping IR to help debugging

* debugprint->printir

[VTA] TSIM improvements and fixes (#3505)

* add tsim init function

* add sim device

* test wait and resume

* launch simulation thread from DPILoader

* add VTASimDPI module to handle all simulation related stuff

* test tsim init

* move exit to simdpi module

* update vta driver

* add chisel DPI module

* get back simshell

* update vta to support dpi sim

* update unittests

* add tsim to integration-conv2d test

* run resnet on tsim

* remove max-cycles

* match tsim counters with sim counters

* use env in simulator to switch between sim and tsim

* update unittest

* rollback conv2d test

* update resnet

* add stats to matrix multiply

* add stats

* print stats after assert

* update other tests

* add stats to gemm

* add return and remove unused libs

* add missing arg

* return lib

* update comments for linter

* add more comments to VTASimDPI module

* remove trailing spaces

* remove trailing spaces

[ARITH] More recursive rewrite rule, cleanup simplify tests (#3502)

[ARITH] Bugfix div subtract rewrite rule (#3504)

[TOPI] add basic scheduling for conv2d_transpose on x86 (#3491)

* initialize cond 2d transpose scheduling on x86

* refine the scheduler a bit

* fix for lint

* address review comments; remove duplicate code

* fix lint

[ARITH] Refactor: Remove un-necessary usage of ComputeExpr (#3503)

Android RPC README improvements (#3500)

- Fix APK path
- Add ADB install/uninstall instructions

[relay][frontend] Return Module from get_workload (#3483)

* [relay][frontend] Return Module from get_workload

* pass entry_func to autotvm

* disable tune

* add property to module

* mod.entry_func to main

* .main -> mod["main"]

* fix

Android demo: Docker improvements (#3499)

- Install OpenCL headers
- Set ANDROID_HOME environment variable

[Relay][Module] Make tags for ADT constructors and ConstructorValues more robust (#3369)

* Use hash of ADT name and constructor idx to generate tag, add reverse mapping to module and use where appropriate

* Lint and build fixes

* Add round-tripping test for getting constructors by tag

* Use int64_t everywhere for tags

* Add additional identity check

* Bring out _arg_to_ast again

* Use 8-bit hash of GTV name as MSB of tag, index as LSB for more readable tags

* Use int32 instead of int64 for tag

[VTA][Hotfix] Avoiding error when environment variable is not set (#3497)

* avoid error when env var is not set

* extra content

Tutorial: Use Python 3 (#3498)

Docker: Install Python packages 'requests' and 'Pillow' (#3495)

Needed for:

- https://github.com/dmlc/tvm/blob/287078c33db85d4f312d8d2457a064442d9d18c3/tutorials/frontend/deploy_model_on_android.py#L30
- https://github.com/dmlc/tvm/blob/287078c33db85d4f312d8d2457a064442d9d18c3/tutorials/frontend/deploy_model_on_android.py#L37
- https://github.com/dmlc/tvm/blob/287078c33db85d4f312d8d2457a064442d9d18c3/python/tvm/contrib/download.py#L58

[Relay] Fix PE (#3482)

Pre-allocate buffer for x86 roi_align (#3475)

* Pre-allocate buffer for x86 roi_align

* Fix typo

[Relay] use transform instead of ir_pass for CPS (#3485)

producing simulation statistics instead of time to get useful information out of simulation runs (#3481)

[Relay] Continuation Passing Style (#3456)

* save

add

me find type checker problem

save

save

lint

do

lint

reset ti

add some doc

add failed test case

add recursion for cps

add recursion for cps

fix pytest

lint

save

fix test error

lint

save

fix error

* fix rebase

* fix

* fix test

* lint

* lint

* restore rewriteannotationops

* do

Add dockerfiles for the conda package builds (#3344)

* First shot

* Add dockerfile for CPU too

* Finish the build infrastructure

* Remove extra file

* Comment out the Jenkinsfile section since it is not ready

* Add missing license headers

* Update to newer cudnn that anaconda packaged

* Bump the build numbers for the newer cudnn

* Bring back the toolchain option with a tweak for cuda

* Cache some large packages in the docker and update to llvm 7.0.0

* Merge all the python packages together

* First fix for the conda cuda builds (again)

* Use the tarball version of cudnn since tvm has trouble detecting the other one

* Use llvm 8.0 from the numba packages

* Also use llvm 8.0 for the cpu builds

* Don't use the anaconda compiler for OS X

* Enable Metal on OS X builds

* Make sure to detect undefined variables in scripts

* Fix build when not using cuda

Delete _ir_pass.pyi

Clean up pass.h (#3312)

[Codegen] Support broadcast op with symbolic shape (#3389)

* [Codegen] Support broadcast op with symbolic shape

* fix case where last dim = 1

* use enum; simplify stride calculation; improve doc

* fix lint

* improve py doc

[Runtime] Android argsort support (#3472)

* Add contrib sort functions to android rpc app.

* replaced tab with spaces oops.