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title: algorithm_register
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/devaids/amct/atlasamct_16_0420.html
sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/devaids/amct/atlasamct_16_0420.html
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# algorithm_register

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | x |
| Atlas 推理系列产品 | x |
| Atlas 训练系列产品 | x |


#### 功能说明

将用户提供的自定义算法注册到AMCT工具。


#### 函数原型

```
algorithm_register(name, src_op, quant_op, deploy_op)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| name | 输入 | 含义：算法名称。 数据类型：string。 |
| src\_op | 输入 | 含义：替换的算子。 数据类型：string。 |
| quant\_op | 输入 | 含义：量化算子。 数据类型：torch.nn.Module。 |
| deploy\_op | 输入 | 含义：部署算子。 数据类型：torch.nn.Module。 |


#### 返回值说明

无


#### 约束说明

无


#### 调用示例

```
# 自定义算法名称
name = 'customize_algo'
# 需要量化的算子类型
src_op = 'Linear'
# 用户自己实现的量化算子
class CustomizedQuantOp(BaseQuantizeModule):
    def __init__(self,
                 ori_module,
                 layer_name,
                 quant_config):
        super().__init__(ori_module, layer_name, quant_config)

    @torch.no_grad()
    def forward(self, inputs):
        return
quant_op = CustomizedQuantOp
# 用户自己实现的部署算子
class CustomizedDeployOp(torch.nn.Module):
    def __init__(self, quant_module):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        return
deploy_op = CustomizedDeployOp
# 注册自定义算法
algorithm_register(name, src_op, quant_op, deploy_op)
```