近期在计算所一直在研究 TVM，尤其是其中 NNVM 的部分。由于之前完全没接触过深度学习，也没有系统的了解过一个实际的编译器项目，所以这些工作初期会比较费力。
之前全凭自己头铁，直接硬着头皮读源码 + debug；目前好了很多，至少可以理清楚 NNVM 这套东西的基本流程了。于是把这一阶段自己记录的一些文档稍作简单整理，放在 blog 上，供以后回顾（作为黑历史）。
这篇文章将简单介绍 NNVM 读入一个已经训练好的 model 的具体流程，包括前端如何将其他深度学习框架的 model 转成 NNVM 的计算图表示，以及 NNVM 如何将计算图构建为目标平台的二进制，等等。
写得特别乱，也没指望大家能看懂（逃 = =
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轮子哥（@vczh）曾有一言，为我们指出了他心中的程序员的三大浪漫
——操作系统、编译原理和图形学。
操作系统的构建在外行人眼中难比登天。而实际上，从零开始编写、调试乃至最终实现一个具有较高完成度的操作系统（内核）也不算是一件容易的事情。
计算机图形学同样是计算机科学的一个庞大分支。若想在其中做出一番成果，提高自身的数学水平、建模技巧，以及阅读大量论文，对于个人而言都是必不可少的。
而入门级别的编译原理——或者实际一点：小到解析爬虫取回的数据、解析 JSON，大到实现一个小型的解释器／编译器——都不算是一件过于复杂的事情。这便是一条适合初学者踏足的道路，于是我选择了这条路。
在大一下半学期的一学期时间中，我创建了两个项目：一个是致力于提供程序跨平台和运行时支持的虚拟机 ZexVM，另一个是一种自制编程语言的编译器 Saby。这两个项目将仅作为一次尝试，以便我日后深入研究编译原理这一门学科。
这是一部历时两个月制作的微电影，此微电影将参加阳泉一中第三届校园微电影大赛评选。
叫它“个人”实际上是由于微电影大赛准许班级和个人的形式参赛，因为不是班级制作所以叫了“个人”。
此微电影的制作、公映离不开各方相关人员的鼎力支持。包括摄像的yyc啦，帮忙改剧本的捷哥啦，借我相机的wy啦，之类的 = =
又说了一堆废话不要在意这些细节 = =
