modified: xinetzone/docs/tutorial/tensor_expr_get_started.ipynb

daobook · May 10, 2022 · 24a6d1c · 24a6d1c
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diff --git a/xinetzone/docs/tutorial/images/array-packing.png b/xinetzone/docs/tutorial/images/array-packing.png
diff --git a/xinetzone/docs/tutorial/tensor_expr_get_started.ipynb b/xinetzone/docs/tutorial/tensor_expr_get_started.ipynb
@@ -474,11 +474,11 @@
         "我们可以做更多的特殊化。例如，我们可以在计算声明中写 `n = tvm.runtime.convert(1024)`，而不是 `n = te.var(\"n\")` 。生成的函数将只接受长度为 1024 的向量。\n",
         "```\n",
         "\n",
-        "我们已经定义、调度并编译了一个向量加法运算符，然后我们能够在 TVM 运行时上执行它。我们可以将运算符保存为一个库，然后我们可以在以后使用 TVM 运行时加载它。\n",
+        "我们已经定义、调度并编译了向量加法运算符，然后我们能够在 TVM 运行时上执行它。我们可以将运算符保存为一个库，然后我们可以在以后使用 TVM 运行时加载它。\n",
         "\n",
-        "### 针对 GPU 的矢量添加（可选）\n",
+        "### 针对 GPU 的向量加法（可选）\n",
         "\n",
-        "TVM 能够针对多种架构。在下一个例子中，我们将针对 GPU 的向量加法进行编译。"
+        "TVM 能够针对多种架构。在下一个例子中，将针对 GPU 的向量加法进行编译。"
       ]
     },
     {
@@ -1040,7 +1040,7 @@
         "\n",
         "另一个重要的技巧是数组打包。这个技巧是对数组的存储维度进行重新排序，将某些维度上的连续访问模式转换为扁平化后的顺序模式。\n",
         "\n",
-        "<img src=\"https://tvm.apache.org/tutorial/array-packing.png\" align=\"center\">\n",
+        "![](images/array-packing.png)\n",
         "\n",
         "正如上图所示，在阻塞计算后，我们可以观察到 B 的数组访问模式（扁平化后），它是有规律的，但是不连续的。我们期望经过一些转换后，我们可以得到一个连续的访问模式。通过将 `[16][16]` 数组重新排序为 `[16/4][16][4]` 数组，当从打包的数组中抓取相应的值时，B 的访问模式将是连续的。\n",
         "\n",

diff --git a/xinetzone/docs/tutorial/tvmc_python.ipynb b/xinetzone/docs/tutorial/tvmc_python.ipynb
@@ -353,7 +353,7 @@
       "source": [
         "### 为远程设备编译模型\n",
         "\n",
-        "当您希望为不在本地机器上的硬件进行编译时，远程过程调用（remote procedural call，简称 RPC）非常有用。`tvmc` 方法支持这一点。要设置 RPC 服务器，请查看[交叉编译和 RPC 文档](https://tvm.apache.org/docs/tutorials/get_started/cross_compilation_and_rpc.html)中的“在设备上设置 RPC 服务器”一节。\n",
+        "当您希望为不在本地机器上的硬件进行编译时，远程过程调用（remote procedural call，简称 RPC）非常有用。`tvmc` 方法支持这一点。要设置 RPC 服务器，请查看[交叉编译和 RPC 文档](cross_compilation_and_rpc)中的“在设备上设置 RPC 服务器”一节。\n",
         "\n",
         "在 TVMC 脚本中包括以下内容并进行相应调整：\n",
         "\n",