Excel加载宏.xla文件的使用方法

1. 将文件保存到本地的一个位置。

2.打开任意的excel表格，并按照如下的图片所示的步骤 *** 作：

点击development（开发工具）add-ins浏览，然后找到刚刚文件的保存位置并选择文件（如果没有development选项卡请参阅最后的解决步骤）

再次点击add-ins,如果发现出现了同名的选项并且前面已勾选表示导入成功，如果未勾选但有同名选项则将其勾选上即可，如果没有同名的选项需要像步骤2一样再次导入。

3.点击File，选择options

选择quickaccess  bar –>下拉框里选择macro,点击选择将刚刚的同名macro文件加到右边并选择ok

4. 之后就可以在Excel中点击符号即可使用，选择对应的范围，表头的行列数和输出的位置即可

表头就是在行方向和列方向的标题列数

缺少 development 的解决方法：

1.选择file-optionis-customize ribbon将developer勾选上

2.在developer中选择macro security，之后选择enable all macros

3.文件需要处于编辑状态，而不是在被保护的视图中打开

XLA (Accelerated Linear Algebra)是专用于机器学习的编译器，机器学习的运算中99%都是向量乘以矩阵、矩阵乘以矩阵的计算，XLA是专门用来优化这些计算的。

举个例子，运行在GPU上的 model_fn 函数会顺序调用 multiply 、 add 和 reduce_sum 这三个op，而且 multiply ，也就是 y * z 的计算结果会先从GPU拷贝回host，再拷贝到device作为 add 的input，同样的，add的计算结果也会以相同的方式传递给下一个op。

显然，对于整个函数来说，将中间变量在host和device间来回倒腾是没有意义的。因此，如果把函数看作一个op，那在计算中产生的中间结果就不必返回到host，少了数据传输的时间开销，就可以大幅提升运算效率。

这种将多个op融合成一个op的方法就称为 fuse ，当前fuse的技术路线有：

XLA的优化当然不只是fuse，还有对计算图的优化，包括删除无效指令、减少内存占用、替换复杂指令等优化。下图是官方提供的性能报告，经XLA优化过后，Tensorflow BERT MLPerf的训练性能提升了~7倍。除了Tensorflow外，XLA还支持 JAX 、 Julia 、 PyTorch 和 Nx 等前端。

jit 是指在首次运行时将函数编译成二进制程序，后续再调用该函数时直接运行先前编译好的程序而非python code。 @tf.funciton 修饰的函数（包括它的子函数）会做 jit 。除非signature发生了变化，也就是input的shape或dtype和编译时不同，否则 get_MSE 是不需要重复编译的。

@tf.function 将函数内的ops替换成一组（ XlaCompile , XlaRun ) ops，在运行时前者负责编译，并将编译结果-- executable 保存到cache，后者负责运行executable。如果cache里已经有编译好的程序就不需要编译了，例如 get_MSE(tf.constant(3.0), tf.constant(4.0)) 。

XLA编译器支持的语言（IR）是HLO（High Level Operations），顾名思义这些语言是由一个个op组成，因此，我们在编译前需要先从python code中提取出所有ops，再将它们转换成HLO。

JAX通过tracing的方式，从 @jax.jit 修饰的函数中提取ops，这些ops通过 jaxpr 来表示。然后再通过XLA client提供的API为ops生成相应的HLO。PyTorch/XLA也是采用类似的方法来生成HLO。

Tensorflow的 tf2xla 为每个 Op 创建了一个同名的 XlaOp 用于生成HLO， XlaOp 派生于 Op ，使用相同的注册机制，因此，只要把要编译的子图根据拓扑排序运行一遍就能生成它的HLO。

HLO先经过一系列 pass 优化后再将HLO lowering成ISA，最后将编译好的二进制封装到 executable 。

除了二进制程序，它还包含运行该程序所需要的infos和options。调用 executable.run() 就可以执行计算图。

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