请详细讲解代码的各个模块

1. import time：导入Python的time模块，用于计算程序运行时间。 2. import tvm：导入TVM模块，用于将PyTorch模型转换为Relay图，并在TVM上执行该图以进行推理。 3. from tvm import relay：从TVM模块中导入relay子模块，用于构建和优化Relay图。 4. import numpy as np：导入NumPy模块，用于处理数组和矩阵数据。 5. from tvm.contrib.download import download_testdata：从TVM的contrib模块中导入download_testdata函数，用于下载测试数据。 6. import torch：导入PyTorch模块，用于加载预训练的PyTorch模型和进行跟踪。 7. import torchvision：导入torchvision模块，用于加载预训练的PyTorch模型和进行图像预处理。 8. model_name = "resnet18"：设置要加载的预训练模型的名称。 9. model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True)：使用getattr函数从torchvision.models模块中获取指定名称的模型，并加载预训练权重。 10. model = model.eval()：将模型设置为评估模式，以便进行推理。 11. input_shape = [1, 3, 224, 224]：设置输入图像的形状。 12. input_data = torch.randn(input_shape)：生成一个随机的输入图像。 13. scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval()：使用torch.jit.trace函数对PyTorch模型进行跟踪，以获得TorchScripted模型。 14. from PIL import Image：从Pillow库中导入Image模块，用于加载和处理图像数据。 15. img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true"：设置要下载的测试图像的URL。 16. img_path = download_testdata(img_url, "cat.png",