tf2onnx c++自定义算子

`tf2onnx` 是一个将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式的工具，它提供了一个 C++ API，允许开发者自定义转换过程中的运算符（Operator）。当你需要将 TensorFlow 中特定的、非内置的计算功能（如用户自定义层或函数）转换为 ONNX，可以使用 `tf2onnx::ModelImporter` 和 `tf2onnx::OpSchema` 来添加自定义的支持。

首先，你需要创建一个 `OpSchema` 类的实例，这个类描述了你想要转换的 TF 算法的输入、输出以及内部计算逻辑。然后，在模型导入过程中，你可以注册这个自定义算子：

// 示例代码
using namespace tf2onnx;

class MyCustomOp : public OpSchema {
public:
    // 定义算子名称、输入输出信息等
    explicit MyCustomOp() : OpSchema("my_custom_op", {{"input1", DT_FLOAT}, {"input2", DT_INT}}) {}

    // 实现相应操作逻辑的apply method
    Status apply(ImporterContext& ctx, Node* node) override {
        // 在这里编写转换自定义算子的代码
        // 可能涉及数据类型的转换、运算等
        return Status::OK();
    }
};

// 注册自定义算子
void registerMyCustomOp(ImporterRegistry& registry) {
    registry.registerOp<MyCustomOp>();
}

// 使用时机，例如在模型导入前
registerMyCustomOp(tf2onnx::ImporterRegistry::getInstance());

通过这种方式，你可以确保在从 TensorFlow 到 ONNX 的转换过程中，你的自定义操作得到正确的处理。