感謝您提供的連結。根據 TVM 官方文件的說明，TVM 的 tvm.runtime.profiling 模組提供了詳細的 API 參考，讓我們能夠更深入地了解如何使用 TVM 的 profiling 功能。以下是一些關鍵的類別和方法，以及如何應用它們來分析已編譯的 Relax 模型（.so 檔案）：

🔍 tvm.runtime.profiling.Report 類別

這個類別代表一個 profiling 報告，包含了模型執行期間每個操作的詳細資訊。主要屬性和方法包括：

• table(): 返回一個 pandas.DataFrame，其中包含每個操作的名稱、執行次數、總耗時、平均耗時等資訊。
• csv(): 將報告導出為 CSV 格式的字串，方便儲存或進一步分析。
• as_json(): 將報告轉換為 JSON 格式的字串，便於儲存或與其他工具整合。

🧪 實作範例：分析已編譯的 Relax 模型

以下是一個完整的範例，展示如何載入已編譯的 .so 模型，執行並生成 profiling 報告：

import tvm
from tvm.relax.vm import Executable, VirtualMachine
from tvm.runtime.profiling import Report
import numpy as np

# 載入已編譯的 Relax 模型
ex = Executable.load("./encoder_model_fp16.so")
dev = tvm.cpu()  # 或 tvm.cuda()，視您的硬體而定

# 建立虛擬機器
vm = VirtualMachine(ex, dev)

# 準備輸入資料
input_tensor = np.random.rand(1, 80, 3000).astype("float16")
tvm_input = tvm.nd.array(input_tensor, device=dev)

# 執行並生成 profiling 報告
report: Report = vm.profile("main", [tvm_input])

# 顯示報告的表格形式
df = report.table()
print(df)

# 將報告儲存為 CSV 檔案
with open("profile_report.csv", "w") as f:
    f.write(report.csv())

# 將報告儲存為 JSON 檔案
with open("profile_report.json", "w") as f:
    f.write(report.as_json())

📌 注意事項

• 輸入資料的形狀和類型：請確保 input_tensor 的形狀和資料類型與您的模型輸入相符。
• 執行設備：根據您的硬體環境選擇適當的設備，例如 CPU (tvm.cpu()) 或 GPU (tvm.cuda())，並確保 .so 模型是針對該設備編譯的。
• 報告分析：生成的報告可以幫助您識別模型中耗時較長的操作，進一步進行優化。

如果您需要進一步的協助，例如分析 Decoder 模型、視覺化報告、或是整合其他工具，請隨時告訴我，我將樂意提供協助。

profile_encoder.py