背景
在探索新的深度学习算法的时候，我们可能会遇到PyTorch提供的算子不能满足需求的情况，这时候就需要自定义PyTorch算子，将我们的算法集成到PyTorch的工作流中。同时，为了提高运算效率，算子往往都需要使用CUDA实现。所幸，PyTorch及很多其他Python库都提供了简化这一过程的方法，完全不需要PyTorch库源文件等其他代码（Tensorflow：
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