TVM python中relay.build流程

在用TVM优化过程中，常见demo如下图：

relay.build背后的调用机制梳理如下：

1. python中的build函数实现如下，此方法实际调用了BuildModule类的build方法，
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2. BuildModule获取的C++函数build方法，此处涉及混合编程：

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3. _build_module._BuildModule() 来自于这句注册：
   1. tvm._ffi._init_api("relay.build_module", __name__)
   2. self.mod["build"]调用RelayBuildModule的GetFunction方法，其中name为“build”：
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4. RelayBuildModule类的build方法如下，主要包含两部分功能，Optimize和codegen：
   1. 
   2. Optimize函数有很多优化策略，
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   4. 在此处执行，实际执行的是SequentialNode的operator方法：
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   6. Sequential::Sequential构造函数如下，其中name为声明带默认参数：
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   8. Sequential的operator->()方法调用的是SequentialNode的operator()方法：

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   10. codegen 代码逻辑如下：
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   12. GetPackedFun函数调用的是提前注册的函数CreateGraphCodegenMod()，返回GraphRuntimeCodegenModule类型的对象
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5. graph_codegen_ 指针指向的是GraphRuntimeCodegenModule类的对象，Init方法，Codegen方法，GetIRModule都来自于注册的GraphRuntimeCodegenModule 实例，

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   2. Codegen 调用GraphRuntimeCodegenModule的codegen_，是GraphRuntimeCodegen的实例指针，调用的codegen代码如下

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