MLIR TableGen

简介

TableGen 是一种领域特定语言(DSL),TableGen 的设计目标是允许编写灵活的描述,并将记录的通用特性提取出来,从而减少重复代码并提高代码的可维护性。

TableGen的工作流程:

前端解析

  • TableGen 的前端解析 .td 文件,这些文件包含了用 TableGen 语言编写的声明和定义。

  • 前端将这些声明和定义实例化,生成一个中间表示(IR),这个 IR 包含了所有定义的记录(records)和类(classes)。

后端处理

  • 生成的中间表示(IR)会被传递给特定领域的后端进行处理。

  • 后端根据 IR 生成目标代码,通常是 C++ 代码。不同的后端可以生成不同类型的代码,例如 LLVM 的指令集描述、MLIR 的操作定义等。

TableGen DSL当前主要的应用:

  • LLVM Target-Independent Code Generator
  • Clang diagnostics and attributes

  • MLIR Dialects Code Generator

由于本文是Triton源码解析的系列文章,后续重点分析在MLIR Dialects Code Generator中的应用。在MLIR中,TableGen主要用于代码生成,减少新增Dialect/Pass等需要手写的代码。

TableGen 基本概念

TableGen 的语法基于 C++ 模板,包含built-in types和specification。此外,TableGen 的语法引入了一些自动化概念,multiclass、foreach、let 等。

TableGen文件包含2个关键部分:classe和definition,这两者都是record。

TableGen record组成:

  • 唯一的名字
  • values列表
  • superclasses列表

TableGen definition

TableGen definition是concrete record,通常不包含未定义的值,使用def关键字标记。

示例:Triton IR中float类型:

// Floating-point Type
def TT_Float : AnyTypeOf<[F8E4M3FN, F8E4M3FNUZ, F8E5M2, 
F8E5M2FNUZ, F16, BF16, F32, F64], "floating-point">;

TableGen class

TableGen class是abstract record,用于构建和描述其他record。允许用户构建领域抽象。class可以通过def关键字实例化,生成一个definition。

示例:Triton IR中的TritonTypeDef:

class TritonTypeDef<string name, string _mnemonic, list<Trait> traits = []>
    : TypeDef<Triton_Dialect, name, traits> {
    // Used by printer/parser
    let mnemonic = _mnemonic;
}

// Pointer Type in C++ (corresponding to `TT_PtrOf`)
def TT_PtrType : TritonTypeDef<"Pointer", "ptr"> {
    let summary = "Pointer type (`::mlir::triton::PointerType`) in Triton IR type system";

    let description = [{
        Pointer type in Triton IR type system, which could be pointing to scalars or tensors.
    }];

    let parameters = (ins "Type":$pointeeType, "int":$addressSpace);

    let builders = [
        TypeBuilderWithInferredContext<(ins
            "Type":$pointeeType,
            "int":$addressSpace
        ), [{
            return $_get(pointeeType.getContext(), pointeeType, addressSpace);
        }]>
    ];

    let hasCustomAssemblyFormat = 1;

    let skipDefaultBuilders = 1;
}

TableGen multiclass

multiclass是一种特殊的class,表示一组相关的abstract records,通过def实例化,生成一组definitions。

示例(Triton和MLIR中未使用):

multiclass ro_signed_pats<string T, string Rm, dag Base, dag Offset, dag Extend,
                        dag address, ValueType sty> {
def : Pat<(i32 (!cast<SDNode>("sextload" # sty) address)),
          (!cast<Instruction>("LDRS" # T # "w_" # Rm # "_RegOffset")
            Base, Offset, Extend)>;

def : Pat<(i64 (!cast<SDNode>("sextload" # sty) address)),
          (!cast<Instruction>("LDRS" # T # "x_" # Rm # "_RegOffset")
            Base, Offset, Extend)>;
}

defm : ro_signed_pats<"B", Rm, Base, Offset, Extend,
                      !foreach(decls.pattern, address,
                               !subst(SHIFT, imm_eq0, decls.pattern)),
                      i8>;

TableGen 语法

Literals

支持Numeric Literals和String Literals。

Identifirs

和C++类似,但支持数字开头,保留关键字有:

assert     bit           bits          class         code
dag        def           dump          else          false
foreach    defm          defset        defvar        field
if         in            include       int           let
list       multiclass    string        then          true

Bang Operators

支持算术运算,逻辑运算,类型转换和检查,列表和集合操作,DAG 操作,字符串操作等。

BangOperator ::=  one of
                  !add         !and         !cast         !con         !dag
                  !div         !empty       !eq           !exists      !filter
                  !find        !foldl       !foreach      !ge          !getdagarg
                  !getdagname  !getdagop    !getdagopname !gt          !head
                  !if          !initialized !instances    !interleave  !isa
                  !le          !listconcat  !listflatten  !listremove  !listsplat
                  !logtwo      !lt          !match        !mul         !ne
                  !not         !or          !range        !repr        !setdagarg
                  !setdagname  !setdagop    !setdagopname !shl         !size
                  !sra         !srl         !strconcat    !sub         !subst
                  !substr      !tail        !tolower      !toupper     !xor

Include

和C++类似:

​IncludeDirective ::= "include" TokString

Preprocess

和C++类似:

PreprocessorDirective ::=  "#define" | "#ifdef" | "#ifndef"

Types

静态类型,支持的类型:

Type    ::=  "bit" | "int" | "string" | "dag" | "code"
            | "bits" "<" TokInteger ">"
            | "list" "<" Type ">"
            | ClassID
ClassID ::=  TokIdentifier

Value & Expression

SimpleValue  ::=  SimpleValue1
                 | SimpleValue2
                 | SimpleValue3
                 | SimpleValue4
                 | SimpleValue5
                 | SimpleValue6
                 | SimpleValue7
                 | SimpleValue8
                 | SimpleValue9
SimpleValue1 ::=  TokInteger | TokString+ | TokCode

Statement

语句:

TableGenFile ::=  (Statement | IncludeDirective
                 | PreprocessorDirective)*
Statement    ::=  Assert | Class | Def | Defm | Defset | Deftype
                 | Defvar | Dump  | Foreach | If | Let | MultiClass

class

定义了一个抽象的,可以被其他record继承的record。

Class           ::=  "class" ClassID [TemplateArgList] RecordBody
TemplateArgList ::=  "<" TemplateArgDecl ("," TemplateArgDecl)* ">"
TemplateArgDecl ::=  Type TokIdentifier ["=" Value]

Record bodies

跟在class和definition后面:

RecordBody            ::=  ParentClassList Body
ParentClassList       ::=  [":" ParentClassListNE]
ParentClassListNE     ::=  ClassRef ("," ClassRef)*
ClassRef              ::=  (ClassID | MultiClassID) ["<" [ArgValueList] ">"]
ArgValueList          ::=  PostionalArgValueList [","] NamedArgValueList
PostionalArgValueList ::=  [Value {"," Value}*]
NamedArgValueList     ::=  [NameValue "=" Value {"," NameValue "=" Value}*]
Body     ::=  ";" | "{" BodyItem* "}"
BodyItem ::=  Type TokIdentifier ["=" Value] ";"
             | "let" TokIdentifier ["{" RangeList "}"] "=" Value ";"
             | "defvar" TokIdentifier "=" Value ";"
             | Assert

def

定义一个新的concrete record:

Def       ::=  "def" [NameValue] RecordBody
NameValue ::=  Value (parsed in a special mode)

let

let 语句收集一组字段值,并将这些值应用于 let 语句作用域内定义的所有class和record:

Let     ::=   "let" LetList "in" "{" Statement* "}"
            | "let" LetList "in" Statement
LetList ::=  LetItem ("," LetItem)*
LetItem ::=  TokIdentifier ["<" RangeList ">"] "=" Value

 let的语义是设置默认值或者覆盖继承的值(override),但不能覆盖template参数的值。

当record中只有少数字段需要覆盖(override)的时候,可以使用top-level的let来减少重复代码,并且let还可以嵌套,在如下示例中,isCall和Defs会分别覆盖里面3个record(CALLpcrel32/CALL32r/CALL32m)的字段值isCall和Defs:

let isCall = true in
  // All calls clobber the non-callee saved registers...
  let Defs = [EAX, ECX, EDX, FP0, FP1, FP2, FP3, FP4, FP5, FP6, ST0,
              MM0, MM1, MM2, MM3, MM4, MM5, MM6, MM7, XMM0, XMM1, XMM2,
              XMM3, XMM4, XMM5, XMM6, XMM7, EFLAGS] in {
    def CALLpcrel32 : Ii32<0xE8, RawFrm, (outs), (ins i32imm:$dst, variable_ops),
                           "call\t${dst:call}", []>;
    def CALL32r     : I<0xFF, MRM2r, (outs), (ins GR32:$dst, variable_ops),
                        "call\t{*}$dst", [(X86call GR32:$dst)]>;
    def CALL32m     : I<0xFF, MRM2m, (outs), (ins i32mem:$dst, variable_ops),
                        "call\t{*}$dst", []>;
  }

multiclasses

方便一次实例化多个definition。

MultiClass          ::=  "multiclass" TokIdentifier [TemplateArgList]
                         ParentClassList
                         "{" MultiClassStatement+ "}"
MultiClassID        ::=  TokIdentifier
MultiClassStatement ::=  Assert | Def | Defm | Defvar | Foreach | If | Let

defm 

和multiclasses配套使用,一次实例化多个definition。

示例:

假设ISA中,对所有具体的指令,都存在两种instruction形式:

reg = reg op reg 
reg = reg op imm 

这样就可以用multiclass来同时定义两种形式,然后用defm来定义具体的instrution:

def ops;
def GPR;
def Imm;
class inst <int opc, string asmstr, dag operandlist>;

multiclass ri_inst <int opc, string asmstr> {
  def _rr : inst<opc, !strconcat(asmstr, " $dst, $src1, $src2"),
                   (ops GPR:$dst, GPR:$src1, GPR:$src2)>;
  def _ri : inst<opc, !strconcat(asmstr, " $dst, $src1, $src2"),
                   (ops GPR:$dst, GPR:$src1, Imm:$src2)>;
}

// Define records for each instruction in the RR and RI formats.
defm ADD : ri_inst<0b111, "add">;
defm SUB : ri_inst<0b101, "sub">;
defm MUL : ri_inst<0b100, "mul">;

defset 

将一组record收集到一个全局list中:

Defset ::=  "defset" Type TokIdentifier "=" "{" Statement* "}"

示例:

class MyRecord<string Name, int Value> {
  string name = Name;
  int value = Value;
}

defset list<MyRecord> MyRecords = {
  def R1 : MyRecord<"Record1", 10>;
  def R2 : MyRecord<"Record2", 20>;
  def R3 : MyRecord<"Record3", 30>;
};

deftype

定义一个类型,类似c++的using,右边只能是primitive types和type aliases:

Deftype ::=  "deftype" TokIdentifier "=" Type ";"

defvar 

定义一个变量:

Defvar ::=  "defvar" TokIdentifier "=" Value ";"

示例:

defvar i = !add(i, 1);

foreach 

for循环:

Foreach         ::=  "foreach" ForeachIterator "in" "{" Statement* "}"
                    | "foreach" ForeachIterator "in" Statement
ForeachIterator ::=  TokIdentifier "=" ("{" RangeList "}" | RangePiece | Value)

示例:

foreach i = [0, 1, 2, 3] in {
  def R#i : Register<...>;
  def F#i : Register<...>;
}

dump 

打印输出到stderr,用作调试:

Dump ::=  "dump" Value ";"

如果在顶层,会直接打印;如果在record中,会在该record每次实例化时打印。

示例:

multiclass MC<dag s> {
  dump "s = " # !repr(s);
}

if 

根据条件从2个statement中选1个:

If     ::=  "if" Value "then" IfBody
           | "if" Value "then" IfBody "else" IfBody
IfBody ::=  "{" Statement* "}" | Statement

assert 

断言:

Assert ::=  "assert" Value "," Value ";"

mlir-tblgen工具

在MLIR编译过程中,会使用mlir-tblgen工具将Dialect或Pass的td文件,编译为对应的C++代码:

set(LLVM_TARGET_DEFINITIONS TritonDialect.td)
mlir_tablegen(Dialect.h.inc -gen-dialect-decls) # 生成声明
mlir_tablegen(Dialect.cpp.inc -gen-dialect-defs) # 生成定义
add_mlir_doc(TritonDialect TritonDialect dialects/ -gen-dialect-doc) # 生成文档

Triton Dialect的td文件内容如下:

#ifndef TRITON_DIALECT
#define TRITON_DIALECT

include "mlir/IR/OpBase.td"

def Triton_Dialect : Dialect {
  let name = "tt";

  let cppNamespace = "::mlir::triton";

  let summary = "The Triton IR in MLIR";

  let description = [{
    Triton Dialect.

    Dependent Dialects:
      * Arith:
        * addf, addi, andi, cmpf, cmpi, divf, fptosi, ...
      * Math:
        * exp, sin, cos, log, ...
      * StructuredControlFlow:
        * for, if, while, yield, condition
      * ControlFlow:
        * br, cond_br
  }];

  let dependentDialects = [
    "arith::ArithDialect",
    "math::MathDialect",
    "scf::SCFDialect",
    "cf::ControlFlowDialect",
    "ub::UBDialect"
  ];

  let extraClassDeclaration = [{
    void registerTypes();

    static TritonDialect *getLoaded(MLIRContext *ctx) {
      return ctx->getLoadedDialect<TritonDialect>();
    }
    static TritonDialect *getLoaded(Operation *op) {
      return getLoaded(op->getContext());
    }
  }];

  let discardableAttrs = (ins
     "::mlir::IntegerAttr":$num_stages,
     "::mlir::IntegerAttr":$latency,
     "::mlir::IntegerAttr":$self_latency
  );

  let hasConstantMaterializer = 1;
  let useDefaultTypePrinterParser = 1;
  let usePropertiesForAttributes = 1;
}

include "triton/Dialect/Triton/IR/TritonTypes.td"


#endif // TRITON_DIALECT

生成的声明文件如下:

/*===- TableGen'erated file -------------------------------------*- C++ -*-===*\
|*                                                                            *|
|* Dialect Declarations                                                       *|
|*                                                                            *|
|* Automatically generated file, do not edit!                                 *|
|* From: TritonDialect.td                                                     *|
|*                                                                            *|
\*===----------------------------------------------------------------------===*/

namespace mlir {
namespace triton {

/// The Triton IR in MLIR
/// Triton Dialect.
/// 
///     Dependent Dialects:
///       * Arith:
///         * addf, addi, andi, cmpf, cmpi, divf, fptosi, ...
///       * Math:
///         * exp, sin, cos, log, ...
///       * StructuredControlFlow:
///         * for, if, while, yield, condition
///       * ControlFlow:
///         * br, cond_br
class TritonDialect : public ::mlir::Dialect {
  explicit TritonDialect(::mlir::MLIRContext *context);

  void initialize();
  friend class ::mlir::MLIRContext;
public:
  ~TritonDialect() override;
  static constexpr ::llvm::StringLiteral getDialectNamespace() {
    return ::llvm::StringLiteral("tt");
  }

  /// Parse a type registered to this dialect.
  ::mlir::Type parseType(::mlir::DialectAsmParser &parser) const override;

  /// Print a type registered to this dialect.
  void printType(::mlir::Type type,
                 ::mlir::DialectAsmPrinter &os) const override;

  /// Materialize a single constant operation from a given attribute value with
  /// the desired resultant type.
  ::mlir::Operation *materializeConstant(::mlir::OpBuilder &builder,
                                         ::mlir::Attribute value,
                                         ::mlir::Type type,
                                         ::mlir::Location loc) override;

    /// Helper to manage the discardable attribute `num_stages`.
    class NumStagesAttrHelper {
      ::mlir::StringAttr name;
    public:
      static constexpr ::llvm::StringLiteral getNameStr() {
        return "tt.num_stages";
      }
      constexpr ::mlir::StringAttr getName() {
        return name;
      }

      NumStagesAttrHelper(::mlir::MLIRContext *ctx)
        : name(::mlir::StringAttr::get(ctx, getNameStr())) {}

     ::mlir::IntegerAttr getAttr(::mlir::Operation *op) {
       return op->getAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name);
     }
     void setAttr(::mlir::Operation *op, ::mlir::IntegerAttr val) {
       op->setAttr(name, val);
     }
     bool isAttrPresent(::mlir::Operation *op) {
       return op->hasAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name);
     }
     void removeAttr(::mlir::Operation *op) {
       assert(op->hasAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name));
       op->removeAttr(name);
     }
   };
   NumStagesAttrHelper getNumStagesAttrHelper() {
     return numStagesAttrName;
   }
 private:
   NumStagesAttrHelper numStagesAttrName;
 public:

    /// Helper to manage the discardable attribute `latency`.
    class LatencyAttrHelper {
      ::mlir::StringAttr name;
    public:
      static constexpr ::llvm::StringLiteral getNameStr() {
        return "tt.latency";
      }
      constexpr ::mlir::StringAttr getName() {
        return name;
      }

      LatencyAttrHelper(::mlir::MLIRContext *ctx)
        : name(::mlir::StringAttr::get(ctx, getNameStr())) {}

     ::mlir::IntegerAttr getAttr(::mlir::Operation *op) {
       return op->getAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name);
     }
     void setAttr(::mlir::Operation *op, ::mlir::IntegerAttr val) {
       op->setAttr(name, val);
     }
     bool isAttrPresent(::mlir::Operation *op) {
       return op->hasAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name);
     }
     void removeAttr(::mlir::Operation *op) {
       assert(op->hasAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name));
       op->removeAttr(name);
     }
   };
   LatencyAttrHelper getLatencyAttrHelper() {
     return latencyAttrName;
   }
 private:
   LatencyAttrHelper latencyAttrName;
 public:

    /// Helper to manage the discardable attribute `self_latency`.
    class SelfLatencyAttrHelper {
      ::mlir::StringAttr name;
    public:
      static constexpr ::llvm::StringLiteral getNameStr() {
        return "tt.self_latency";
      }
      constexpr ::mlir::StringAttr getName() {
        return name;
      }

      SelfLatencyAttrHelper(::mlir::MLIRContext *ctx)
        : name(::mlir::StringAttr::get(ctx, getNameStr())) {}

     ::mlir::IntegerAttr getAttr(::mlir::Operation *op) {
       return op->getAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name);
     }
     void setAttr(::mlir::Operation *op, ::mlir::IntegerAttr val) {
       op->setAttr(name, val);
     }
     bool isAttrPresent(::mlir::Operation *op) {
       return op->hasAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name);
     }
     void removeAttr(::mlir::Operation *op) {
       assert(op->hasAttrOfType<::mlir::IntegerAttr>(name));
       op->removeAttr(name);
     }
   };
   SelfLatencyAttrHelper getSelfLatencyAttrHelper() {
     return selfLatencyAttrName;
   }
 private:
   SelfLatencyAttrHelper selfLatencyAttrName;
 public:

    void registerTypes();

    static TritonDialect *getLoaded(MLIRContext *ctx) {
      return ctx->getLoadedDialect<TritonDialect>();
    }
    static TritonDialect *getLoaded(Operation *op) {
      return getLoaded(op->getContext());
    }
  };
} // namespace triton
} // namespace mlir
MLIR_DECLARE_EXPLICIT_TYPE_ID(::mlir::triton::TritonDialect)

该文件被Triton IR的Dialect.h包含:

生成的定义如下:

#include "triton/Dialect/Triton/IR/Dialect.h"
#include "triton/Dialect/Triton/IR/Interfaces.h"
#include "triton/Dialect/Triton/IR/Types.h"

#include "mlir/Dialect/ControlFlow/IR/ControlFlowOps.h"
#include "mlir/Dialect/UB/IR/UBOps.h"
#include "llvm/ADT/StringSwitch.h"
#include "llvm/ADT/TypeSwitch.h"

#include "triton/Dialect/Triton/IR/AttrInterfaces.cpp.inc"
#include "triton/Dialect/Triton/IR/Dialect.cpp.inc"
#include "triton/Dialect/Triton/IR/OpInterfaces.cpp.inc"

using namespace mlir;
using namespace mlir::triton;

//===----------------------------------------------------------------------===//
// TritonDialect Dialect Interfaces
//===----------------------------------------------------------------------===//

bool TritonInlinerInterface::isLegalToInline(Operation *call,
                                             Operation *callable,
                                             bool wouldBeCloned) const {
  auto funcOp = dyn_cast<triton::FuncOp>(callable);
  if (!funcOp)
    return true;
  if (funcOp->hasAttr("noinline"))
    return !funcOp->getAttrOfType<BoolAttr>("noinline").getValue();
  return true;
}

/// Handle the given inlined terminator by replacing it with a new operation
/// as necessary.
void TritonInlinerInterface::handleTerminator(Operation *op,
                                              Block *newDest) const {
  // Only return needs to be handled here.
  auto returnOp = dyn_cast<triton::ReturnOp>(op);
  if (!returnOp)
    return;

  // Replace the return with a branch to the dest.
  OpBuilder builder(op);
  builder.create<mlir::cf::BranchOp>(op->getLoc(), newDest,
                                     returnOp.getOperands());
  op->erase();
}

/// Handle the given inlined terminator by replacing it with a new operation
/// as necessary.
void TritonInlinerInterface::handleTerminator(Operation *op,
                                              ValueRange valuesToRepl) const {
  // Only return needs to be handled here.
  auto returnOp = cast<triton::ReturnOp>(op);

  // Replace the values directly with the return operands.
  assert(returnOp.getNumOperands() == valuesToRepl.size());
  for (const auto &it : llvm::enumerate(returnOp.getOperands()))
    valuesToRepl[it.index()].replaceAllUsesWith(it.value());
}

void TritonDialect::initialize() {
  registerTypes();

  addOperations<
#define GET_OP_LIST
#include "triton/Dialect/Triton/IR/Ops.cpp.inc"
      >();

  // We can also add interface here.
  addInterfaces<TritonInlinerInterface>();
}

Operation *TritonDialect::materializeConstant(OpBuilder &builder,
                                              Attribute value, Type type,
                                              Location loc) {
  return arith::ConstantOp::materialize(builder, value, type, loc);
}

该文件被Triton IR的Dialect.cpp包含:

参考资料:

TableGen Overview — LLVM 22.0.0git documentation

1 TableGen Programmer’s Reference — LLVM 22.0.0git documentation

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### MLIR 的安装方法 MLIR 是一个开源的编译器基础设施项目,通常作为 LLVM 项目的一部分进行构建和使用。安装 MLIR 有多种方式,具体取决于用户的需求和开发环境。 #### 1. 使用 LLVM 项目源码构建 MLIR MLIR 是 LLVM 的一个子项目,因此可以通过构建 LLVM 来获取 MLIR。这是推荐的方式,因为可以确保 MLIR 与 LLVM 的版本兼容,并且能够获得最新的功能和优化。 - **前提条件**: - 安装 Git、CMake 和 Ninja。 - 推荐使用 Linux 或 macOS 系统,Windows 也可以支持,但配置较为复杂。 - **步骤**: 1. 克隆 LLVM 仓库: ```bash git clone https://github.com/llvm/llvm-project.git cd llvm-project ``` 2. 创建构建目录并进入: ```bash mkdir build && cd build ``` 3. 配置 CMake,启用 MLIR: ```bash cmake -G Ninja ../llvm \ -DLLVM_ENABLE_PROJECTS=mlir \ -DLLVM_BUILD_EXAMPLES=ON \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DLLVM_TARGETS_TO_BUILD="X86;NVPTX;AMDGPU" ``` 4. 编译并安装: ```bash ninja ninja install ``` 完成以上步骤后,MLIR 将被安装到指定的目录中,通常为 `/usr/local` 或自定义的安装路径。 #### 2. 使用预构建的 LLVM/MLIR 包 对于希望快速部署 MLIR 而不希望从源码编译的用户,可以使用一些预构建的 LLVM/MLIR 包。 - **Ubuntu/Debian**: 可以通过 LLVM 官方仓库安装预构建的 MLIR 包: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libmlir-15-dev mlir-15-tools ``` - **Conda 环境**: 使用 Conda 可以快速安装 MLIR: ```bash conda install -c conda-forge mlir ``` #### 3. 使用 Docker 镜像 MLIR 提供了官方的 Docker 镜像,适用于快速部署和测试。 - 拉取镜像: ```bash docker pull llvmorg/mlir:latest ``` - 启动容器: ```bash docker run -it llvmorg/mlir:latest ``` #### 4. 使用 Bazel 构建 MLIR 如果用户更倾向于使用 Bazel 构建系统,也可以通过 Bazel 构建 MLIR。这种方式通常用于 TensorFlow 等项目中集成 MLIR。 - 安装 Bazel: ```bash sudo apt-get install bazel ``` - 构建 MLIR: ```bash git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow bazel build //third_party/mlir:mlir_opt ``` ###
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