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TVM 是一个开源的深度学习编译器，适用于 CPU、GPU、ARM 等多种硬件架构，旨在使机器学习工程师能够在任意硬件后端，高效地运行并优化计算。

鉴于 TVM 相关的中文学习资料比较零散，不利于开发者系统性学习，我们在 GitHub 上创建了 TVM 文档翻译项目。

目前中文文档的版本是基于 TVM v0.10.0 进行的本土化，随着 TVM 官方版本及文档的更新，中文文档也会不断调整，你可以：

• 学习 TVM 中文文档，为翻译不准确或有歧义的地方 提交 issue 或 PR
• 参与开源共建、追踪文档更新，并认领文档翻译，成为 TVM 中文文档贡献者
• 加入 TVM 中文社区、结识同行并参与更多讨论及交流

真诚希望能借此项目，为 TVM 中文社区的发展带来一些微小的帮助。

本地开发服务器需先安装 Node.js 以及 yarn v1。

yarn install
yarn start

迁移图片，将第三方的外部图片按其完整路径进行迁移，例如图片：

![图片](https://raw.githubusercontent.com/tvmai/tvmai.github.io/main/images/relay/dataflow.png)

请将其保存在项目中的如下路径：

static/img/docs/tvmai/tvmai.github.io/main/images/relay/dataflow.png

然后在文档中替换为：

![图片](/img/docs/tvmai/tvmai.github.io/main/images/relay/dataflow.png)

生成 HTML 文件 (Deprecated)

sphinx-build -b html docs build