relax.op.dense 的定义在哪里？

[DzAvril]

第五课最后的代码

def map_nn_linear_op(bb, node_map, node, nn_mod):
    x = node_map[node.args[0]]
    w = map_param(nn_mod.weight)
    if nn_mod.bias is not None:
        b = map_param(nn_mod.bias)
    y = bb.emit(relax.op.dense(x, w))
    return bb.emit(relax.op.add(y, b))

请问这里的relax.op.dense是在哪里定义的？我在relax仓库里没有找到。这里使用了te.op替代了TE，是不是te.op是用tvm script定义的算子？

[Hzfengsy]

https://github.com/mlc-ai/relax/blob/495ac60100efda81a1d507d228a9ada5b9ed7392/python/tvm/relax/op/nn/nn.py#L22

[DzAvril]

感谢回答，能否再指点yixian "relax.nn.dense"对应的compute在哪里定义的？

[sisiwuxi]

def map_nn_relu_op(bb, node_map, node, nn_mod):
A = node_map[node.args[0]]
return bb.emit(relax.op.nn.relu(A))

def map_nn_linear_op(bb, node_map, node, nn_mod):
x = node_map[node.args[0]]
w = map_param(nn_mod.weight)
if nn_mod.bias is not None:
b = map_param(nn_mod.bias)
y = bb.emit(relax.op.nn.dense(x, w))
return bb.emit(relax.op.add(y, b))

[Hzfengsy]

感谢回答，能否再指点yixian "relax.nn.dense"对应的compute在哪里定义的？

很抱歉没有及时回复。目前还并没有对op做正式的支持（包含compute, lowering, VM等)。本课程中我们想表达的是，我们的Torch integrator有能力转换成high-level op，在未来可能有用