版本：0.10.0

Python Target 参数化

摘要

对于任何支持的 runtime，TVM 都应该输出正确的数字结果。因此，在编写验证数字输出的单元测试时，这些单元测试应该在所有支持的 runtime 上都能正常运行。由于这是一个非常常见的用例，TVM 的辅助函数可以对所有单元测试进行参数化，从而便于单元测试在所有启用并具有兼容设备的 target 上运行。

测试套件的单个 Python 函数，可以扩展为几个参数化单元测试，每个单元测试一个 target 设备。为了保证测试正常运行，以下所有条件必须为 True：

测试存在于已经传递给 pytest 的文件或目录中。
应用于函数的 pytest 标记，无论是显式还是通过 target 参数化，都必须与传递给 pytest 的 -m 参数的表达式兼容。
对于使用 target fixture 的参数化测试，target 必须出现在环境变量 TVM_TEST_TARGETS 中。
对于使用 target fixture 的参数化测试，config.cmake 中的构建配置必须启用相应的 runtime。

单元测试文件内容

在多个 target 上运行测试，推荐方法是通过参数化测试。对于一个固定的 target 列表，可以通过用 @tvm.testing.parametrize_targets('target_1', 'target_2', ...) 修饰同时接受 target 或 dev 作为函数参数来显式地完成。

该函数将为列出的每个 target 都运行一遍，并单独报告每个 target 的运行结果（成功/失败）。如果一个 target 因为在 config.cmake 中被禁用而无法运行，或者因为没有合适的硬件存在，那么这个 target 将被报告为跳过。

# 显式列出要使用的 target
@tvm.testing.parametrize_target('llvm', 'cuda')
def test_function(target, dev):
    # 测试代码写在这里

对于在所有 target 上都能正常运行的测试，可以省略装饰器。任何接收 target 或 dev 参数的测试，都将自动在 TVM_TEST_TARGETS 指定的所有 target 上进行参数化。参数化为每个 target 提供了相同的成功/失败/跳过报告，同时允许轻松扩展测试套件，以覆盖额外的 target。

# 隐式参数化以运行在所有 target 上
# 在环境变量 TVM_TEST_TARGETS 里
def test_function(target, dev):
    # 测试代码写在这里

@tvm.testing.parametrize_targets 也可以用作裸装饰器（bare decorator）来显式地进行参数化，但没有额外的效果。

# 隐式参数化以运行在所有 target 上
# 在环境变量 TVM_TEST_TARGETS 里
@tvm.testing.parametrize_targets
def test_function(target, dev):
    # 测试代码写在这里

可以使用 @tvm.testing.exclude_targets 或 @tvm.testing.known_failing_targets 装饰器，将特定 target 排除或标记为预期失败。更多信息，请参阅文档字符串。

在某些情况下，可能需要跨多个参数进行参数化。例如，可能存在一些待测试的 target-specific 实现方法，其中一些 target 的实现方法还不止一个。这可以通过显式地参数化参数元组来完成，如下所示。在这种情况下，只有显式地列出的 target 会运行，但它们仍会应用适当的 @tvm.testing.requires_RUNTIME 标记。

pytest.mark.parametrize('target,impl', [
    ('llvm', cpu_implementation),
    ('cuda', gpu_implementation_small_batch),
    ('cuda', gpu_implementation_large_batch),
])
def test_function(target, dev, impl):
    # 测试代码写在这里

参数化功能是在 pytest 标记之上实现的。每个测试函数都可以用 pytest 标记装饰以包含元数据。最常用的标记如下：

@pytest.mark.gpu - 将函数标记为使用 GPU 功能。这本身是没有效果的，但可以与命令行参数 -m gpu 或 -m 'not gpu' 搭配使用，从而限制 pytest 要执行哪些测试。这不应该单独调用，而应该是单元测试中使用的其他标记的一部分。
@tvm.testing.uses_gpu - 应用 @pytest.mark.gpu。用于标记可能使用 GPU 的单元测试（如果有）。只有在显式循环 tvm.testing.enabled_targets() 的测试中，才需要这个装饰器，不过这已经不是编写单元测试的首选方法了（见下文）。使用 tvm.testing.parametrize_targets() 时，此装饰器对于 GPU target 是隐式的，不需要显式地应用。
@tvm.testing.requires_gpu - 应用 @tvm.testing.uses_gpu，如果没有 GPU，还要标记这个测试应该被跳过（@pytest.mark.skipif）。
@tvfm.testing.requires_RUNTIME - 几个装饰器（例如 @tvm.testing.requires_cuda），如果指定 runtime 不可用，每个装饰器都会跳过测试。runtime 如果在 config.cmake 中被禁用，或是不存在兼容设备时，则该 runtime 不可用。对于使用 GPU 的 runtime，包含 @tvm.testing.requires_gpu。

使用参数化 target 时，每个测试运行都是用跟正在使用的 target 相对应的 @tvm.testing.requires_RUNTIME 修饰的。因此，如果某个 target 在 config.cmake 中被禁用，或没有合适的硬件可以运行，它将被显式列为跳过。

还有 tvm.testing.enabled_targets()，根据环境变量 TVM_TEST_TARGETS、构建配置和存在的物理硬件，返回所有在当前机器上启用和可运行的 target。大多数当前测试显式循环是 enabled_targets() 返回 target，但它无法应用于新测试。这种类型的 pytest 输出会自动跳过在 config.cmake 中禁用，或者没有运行设备的 runtime。此外，测试会在第一个失败的 target �

Python Target 参数化

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单元测试文件内容​

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