torch.library 调用方式【免费下载链接】cann-learning-hubCANN 学习中心仓支持在线互动运行、边学边练提供教程、示例与优化方案一站式助力昇腾开发者快速上手。项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub概述本样例使用 PyTorch 的 torch.library 机制将add_customKernel 注册为自定义算子Python 侧加载动态库后通过torch.ops调用。目录结构├── CMakeLists.txt // 编译工程文件 ├── torch_binding.cpp // torch.library 封装与算子注册 ├── add_custom_test.py // PyTorch 调用与精度校验脚本 └── README.md // 样例说明文档Kernel 实现位于上级目录../common/add_custom.asc。样例说明torch_binding.cpp中ascendc_add通过c10_npu::getCurrentNPUStream()获取当前 NPU stream并调用add_custom_impl发起 Kernel 执行。TORCH_LIBRARY(ascendc_ops, m)定义算子 namespace 与 schemaTORCH_LIBRARY_IMPL(ascendc_ops, PrivateUse1, m)将 NPU 实现注册到PrivateUse1调度键。add_custom_test.py中通过torch.ops.load_library(...)加载动态库调用torch.ops.ascendc_ops.ascendc_add(...)并与torch.add结果对比校验。编译运行source ${install_path}/cann/set_env.sh # ${install_path} 为CANN包安装目录未指定安装目录时默认安装至 /usr/local/Ascend 下。 mkdir -p build cd build cmake -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURESdav-2201 .. make -j python3 ../add_custom_test.py # 在 build 目录下执行精度对比成功时输出OK。【免费下载链接】cann-learning-hubCANN 学习中心仓支持在线互动运行、边学边练提供教程、示例与优化方案一站式助力昇腾开发者快速上手。项目地址: https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考