pytorch 发布自定义的c++算子流程

发布自定义的C++算子，需要完成以下步骤：

1. 编写C++代码：编写自定义算子的C++代码，包括前向计算和反向传播函数等。

2. 编写Python绑定代码：编写Python绑定代码，将C++算子封装为PyTorch模块，方便在Python中使用。

3. 编译C++代码：使用CMake或者Makefile等工具，将C++代码编译成共享库（.so或.dll文件）。

4. 使用PyTorch C++扩展API：使用PyTorch C++扩展API，将共享库加载到PyTorch中，并注册自定义算子。

5. 测试自定义算子：在Python中测试自定义算子是否能够正常工作。

这里提供一个简单的示例：

1. 编写C++代码

#include <torch/extension.h>

torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2) {
    return input1 + input2;
}

std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output) {
    return {grad_output, grad_output};
}

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
    m.def("forward", &my_add_forward, "MyAdd forward");
    m.def("backward", &my_add_backward, "MyAdd backward");
}

2. 编写Python绑定代码

import torch

my_add = torch.utils.cpp_extension.load(name='my_add',
                                        sources=['my_add.cpp'],
                                        verbose=True)

def my_add_op(input1, input2):
    return my_add.forward(input1, input2)

class MyAddFunction(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input1, input2):
        output = my_add_op(input1, input2)
        ctx.save_for_backward(input1, input2)
        return output

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input1, input2 = ctx.saved_tensors
        grad_input = my_add.backward(grad_output)
        return grad_input[0], grad_input[1]

my_add_function = MyAddFunction.apply

3. 编译C++代码

使用以下命令编译C++代码：

g++ -o my_add.so -shared -fPIC my_add.cpp $(python3 -m pybind11 --includes) -I/path/to/torch/include -I/path/to/torch/include/torch/csrc/api/include -L/path/to/torch/lib -ltorch -lc10

4. 使用PyTorch C++扩展API

#include <torch/script.h>
#include <iostream>

int main() {
    torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("model.pt");
    module.to(torch::kCPU);

    std::string code = R"(
        def forward(x, y):
            return my_add_function(x, y)
    )";

    torch::jit::script::Module new_module = module.clone();
    new_module.define(code);

    // Test the new module
    torch::Tensor x = torch::ones({2, 3});
    torch::Tensor y = torch::ones({2, 3});
    torch::Tensor output = new_module.forward({x, y}).toTensor();
    std::cout << output << std::endl;

    return 0;
}

5. 测试自定义算子

在Python中测试自定义算子：

import torch

my_add = torch.utils.cpp_extension.load(name='my_add',
                                        sources=['my_add.cpp'],
                                        verbose=True)

def my_add_op(input1, input2):
    return my_add.forward(input1, input2)

class MyAddFunction(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input1, input2):
        output = my_add_op(input1, input2)
        ctx.save_for_backward(input1, input2)
        return output

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input1, input2 = ctx.saved_tensors
        grad_input = my_add.backward(grad_output)
        return grad_input[0], grad_input[1]

my_add_function = MyAddFunction.apply

# Test the custom operator
x = torch.ones(2, 3, requires_grad=True)
y = torch.ones(2, 3, requires_grad=True)
z = my_add_function(x, y)
z.sum().backward()
print(x.grad)  # tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])
print(y.grad)  # tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]])