IREE 项目教程

IREE 项目教程

iree A retargetable MLIR-based machine learning compiler and runtime toolkit. iree 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ire/iree

1. 项目目录结构及介绍

IREE(Intermediate Representation Execution Environment)是一个基于 MLIR 的端到端机器学习编译器和运行时工具包。以下是 IREE 项目的目录结构及其介绍:

iree/
├── build_tools/
├── compiler/
├── docs/
├── experimental/
├── integrations/
├── lib/
├── llvm-external-projects/
├── runtime/
├── samples/
├── tests/
├── third_party/
├── tools/
├── AUTHORS
├── BUILD.bazel
├── CITATION.cff
├── CMakeLists.txt
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── MAINTAINERS.md
├── README.md
├── RELEASING.md
├── WORKSPACE
├── configure_bazel.py

目录介绍

  • build_tools/: 包含构建工具和相关配置文件。
  • compiler/: 包含编译器相关的代码和配置。
  • docs/: 包含项目的文档文件。
  • experimental/: 包含实验性的代码和功能。
  • integrations/: 包含与其他项目的集成代码。
  • lib/: 包含项目的库文件。
  • llvm-external-projects/: 包含与 LLVM 外部项目的集成代码。
  • runtime/: 包含运行时相关的代码和配置。
  • samples/: 包含示例代码和项目。
  • tests/: 包含项目的测试代码。
  • third_party/: 包含第三方依赖库。
  • tools/: 包含项目的工具和脚本。

2. 项目启动文件介绍

IREE 项目的启动文件主要是 README.md 文件。该文件包含了项目的概述、安装指南、构建说明以及如何开始使用 IREE 的详细信息。

README.md 文件内容概述

  • 项目概述: 介绍了 IREE 的基本概念和用途。
  • 安装指南: 提供了如何安装和配置 IREE 的步骤。
  • 构建说明: 详细说明了如何从源代码构建 IREE。
  • 使用指南: 提供了如何使用 IREE 的示例和教程。

3. 项目的配置文件介绍

IREE 项目的配置文件主要包括以下几个:

CMakeLists.txt

这是 CMake 构建系统的配置文件,定义了项目的构建规则和依赖关系。

BUILD.bazel

这是 Bazel 构建系统的配置文件,定义了项目的构建规则和依赖关系。

configure_bazel.py

这是一个 Python 脚本,用于配置 Bazel 构建系统。

WORKSPACE

这是 Bazel 工作区的配置文件,定义了项目的依赖关系和外部依赖库。

pre-commit-config.yaml

这是预提交钩子的配置文件,定义了在提交代码之前需要执行的检查和操作。

yamllint.yml

这是 YAML 文件的 lint 配置文件,定义了 YAML 文件的格式检查规则。

通过这些配置文件,IREE 项目能够灵活地适应不同的构建环境和需求,确保项目的稳定性和可维护性。

iree A retargetable MLIR-based machine learning compiler and runtime toolkit. iree 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ire/iree

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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