如何在pytorch上发布自定义算子

在PyTorch中，我们可以使用C++或CUDA编写自定义算子，并将其发布为PyTorch的扩展，以便在PyTorch中使用。下面是发布自定义算子的一般步骤：

1. 编写C++或CUDA代码实现自定义算子。

2. 使用PyTorch提供的C++ API或CUDA API将算子封装为PyTorch扩展，生成动态链接库文件。可以使用setup.py或CMake来构建和安装扩展。

3. 在Python中导入扩展，并使用torch.ops.register_custom_op_symbolic()函数注册算子。

4. 在Python中使用自定义算子。

下面是一个简单的示例，演示了如何发布一个简单的自定义算子。

1. 编写C++代码实现自定义算子。假设我们要实现一个名为mymul的算子，它可以计算两个张量的乘积。以下是mymul的C++实现：

#include <torch/extension.h>

torch::Tensor mymul(torch::Tensor x, torch::Tensor y) {
  return x * y;
}

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
  m.def("mymul", &mymul, "My multiply operation");
}

2. 使用PyTorch提供的API将算子封装为扩展。可以使用setup.py或CMake来构建和安装扩展。以下是使用setup.py构建和安装扩展的示例：

from setuptools import setup
from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension

setup(name='mymul',
      ext_modules=[
          CUDAExtension('mymul_cuda', [
              'mymul_cuda.cpp',
              'mymul_cuda_kernel.cu',
          ]),
          CppExtension('mymul_cpp', ['mymul.cpp']),
      ],
      cmdclass={'build_ext': BuildExtension})

3. 在Python中导入扩展，并使用torch.ops.register_custom_op_symbolic()函数注册算子。以下是在Python中使用mymul的示例：

import torch
from torch.utils.cpp_extension import load

# 导入扩展
mymul_cpp = load('mymul_cpp', ['mymul.cpp'])
# 注册算子
torch.ops.load_library(mymul_cpp.__file__)
torch.ops.register_custom_op_symbolic('mymul_cpp::mymul', 2)

# 创建输入张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# 使用自定义算子
z = torch.ops.mymul_cpp.mymul(x, y)
print(z)

在上面的示例中，我们首先导入了扩展，并使用torch.ops.load_library()函数加载它。然后，我们使用torch.ops.register_custom_op_symbolic()函数注册算子，指定算子的名称和输入参数的数量。最后，我们创建了两个输入张量x和y，并使用torch.ops.mymul_cpp.mymul()函数调用自定义算子，计算x和y的乘积。

注意，以上仅为一般步骤示例，实际上发布自定义算子需要编写更多的代码和配置文件，具体实现需要根据具体需求和环境进行调整。