TOPI（Tensor Optimization for Productivity and Inference）是一个用于构建高性能算法的开源工具包。它可以帮助开发者快速构建、优化和部署机器学习模型。TOPI支持多种计算后端，如CPU、GPU、FPGA和ASIC，并且可以在不同的深度学习框架中使用，如TVM、PyTorch、MXNet、Caffe2和Keras。
TOPI的4个方面：
1. 构建：TOPI提供了一系列API来构建和优化深度学习模型，这些API可以帮助开发者快速构建出高效的模型。
2. 优化：TOPI提供了一系列优化工具，可以帮助开发者优化模型的内存占用、计算时间和性能。
3. 部署：TOPI提供了一系列部署工具，可以帮助开发者将模型部署到不同的计算后端，如CPU、GPU、FPGA和ASIC。
4. 可扩展性：TOPI支持多种深度学习框架，如TVM、PyTorch、MXNet、Caffe2和Keras，可以根据开发者的需要进行扩展。
代码示例：
import topi
# Create a convolutional layer
conv = topi.nn.conv2d(data, weight, strides=(1, 1), padding=(0, 0))
# Create a pooling layer
pool = topi.nn.max_pool(conv, pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding=(0, 0))
# Create a fully connected layer
fc = topi.nn.dense(pool, weight)
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