算子注册PyTorch

自定义算子入图前，需确保成功注册PyTorch框架，即已生成对应的Aten IR。具体实现步骤如下：

适配插件开发，实现PyTorch框架调用自定义算子。
通过Ascend Extension for PyTorch中的OP-Plugin算子插件实现算子注册分发（yaml文件中配置算子的定义等）和PyTorch适配插件实现即可。

详细的操作步骤请参考《套件与三方库支持清单》中的“单算子适配OpPlugin插件开发”章节。

为了能够正确入图，需要为自定义算子接口注册Meta函数，以帮助该API完成入图时的shape和data type推导，即算子在调用后输出的shape、dtype可根据算子的入参来推导。

import torch
import torch_npu
from torch.library import impl
from torch_npu.meta._meta_registrations import m

# 为npu_add_custom算子注册Meta
@impl(m, "npu_add_custom", "Meta")   
# Meta函数要求入参与出参shape/dtype保持一致            
def npu_add_custom_meta(x, y):                   
    return torch.empty_like(x)

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