TVM无法在density_strategy_cpu中编译pytorch模型

如何解决TVM无法在density_strategy_cpu中编译pytorch模型

我制作并训练了一个pytorch v1.4模型，该模型可以预测sin（）值（基于网上的示例）。推理工作。然后，我尝试使用x86 cpu在Ubuntu上使用TVM v0.8dev0和llvm 10对其进行编译。我遵循了TVM设置指南，并为onnx运行了一些有效的教程。 我主要使用TVM上的现有教程来确定以下过程。请注意，我不是ML也不是DataScience工程师。这些是我的步骤：

import tvm,torch,os
from tvm import relay
state = torch.load("/home/dude/tvm/tst_state.pt") # load the trained pytorch state
import tst
m = tst.Net()
m.load_state_dict(state) # init the model with its trained state
m.eval()

sm = torch.jit.trace(m,torch.tensor([3.1415 / 4]))  # convert to a scripted model

# the model only takes 1 input for inference hence [("input0",(1,))]
mod,params = tvm.relay.frontend.from_pytorch(sm,[("input0",))])
mod.astext # outputs some small relay(?) script

with tvm.transform.PassContext(opt_level=1):
  lib = relay.build(mod,target="llvm",target_host="llvm",params=params)

最后一行给我这个错误，我不知道该如何解决，也不知道我在哪里出错。我希望有人能指出我的错误...

    ... removed some lines here ...
  [bt] (3) /home/dude/tvm/build/libtvm.so(TVMFuncCall+0x5f) [0x7f5cd65660af]
  [bt] (2) /home/dude/tvm/build/libtvm.so(+0xb4f8a7) [0x7f5cd5f318a7]
  [bt] (1) /home/dude/tvm/build/libtvm.so(tvm::GenericFunc::CallPacked(tvm::runtime::TVMArgs,tvm::runtime::TVMRetValue*) const+0x1ab) [0x7f5cd5f315cb]
  [bt] (0) /home/tvm/build/libtvm.so(+0x1180cab) [0x7f5cd6562cab]
  File "/home/tvm/python/tvm/_ffi/_ctypes/packed_func.py",line 81,in cfun
    rv = local_pyfunc(*pyargs)
  File "/home/tvm/python/tvm/relay/op/strategy/x86.py",line 311,in dense_strategy_cpu
    m,_ = inputs[0].shape
ValueError: not enough values to unpack (expected 2,got 1)