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@@ -83,13 +83,19 @@ class CusSquare(PrimitiveWithInfer):
 
 算子信息是指导后端选择算子实现的关键信息，同时也指导后端为算子插入合适的类型和格式转换。它通过`TBERegOp`接口定义，通过`op_info_register`装饰器将算子信息与算子实现入口函数绑定。当算子实现py文件被导入时，`op_info_register`装饰器会将算子信息注册到后端的算子信息库中。更多关于算子信息的使用方法请参考`TBERegOp`的成员方法的注释说明。
 
-> 算子信息中定义输入输出信息的个数和顺序、算子实现入口函数的参数中的输入输出信息的个数和顺序、算子原语中输入输出名称列表的个数和顺序，三者要完全一致。
-
-> 算子如果带属性，在算子信息中需要用`attr()`描述属性信息，属性的名称与算子原语定义中的属性名称要一致。
+> - 算子信息中定义输入输出信息的个数和顺序、算子实现入口函数的参数中的输入输出信息的个数和顺序、算子原语中输入输出名称列表的个数和顺序，三者要完全一致。
+> - 算子如果带属性，在算子信息中需要用`attr()`描述属性信息，属性的名称与算子原语定义中的属性名称要一致。
 
 ### 示例
 
-下面以`Square`算子的TBE实现`square_impl.py`为例进行介绍。`square_compute`是算子实现的计算函数，通过调到`te.lang.cce`提供的API描述了`x * x`的计算逻辑。`cus_square_op_info `是算子信息，通过`TBERegOp`来定义。`TBERegOp`中的`dtype_format`是用来描述算子支持的数据类型，下面示例中注册了两项说明该算子支持两种数据类型，而每一项需按照输入和输出的顺序依次描述支持的格式。第一个`dtype_format`说明支持的第一种数据类型是input0为F32_Default格式，output0为F32_Default格式。第二个`dtype_format`说明支持的第二种数据类型是input0为F16_Default格式，output0为F16_Default格式。
+下面以`Square`算子的TBE实现`square_impl.py`为例进行介绍。`square_compute`是算子实现的计算函数，通过调到`te.lang.cce`提供的API描述了`x * x`的计算逻辑。`cus_square_op_info `是算子信息，通过`TBERegOp`来定义。
+
+在`TBERegOp`中：
+
+- `TBERegOp("CusSquare")`中算子注册名称`CusSquare`需要与算子名称一致。
+- `fusion_type("OPAQUE")`中`OPAQUE`是说明自定义算子采取不融合策略。
+- `kernel_name("CusSquareImpl")`中"CusSquareImpl"需要与算子入口函数名称一致。
+- `dtype_format`是用来描述算子支持的数据类型，下面示例中注册了两项说明该算子支持两种数据类型，而每一项需按照输入和输出的顺序依次描述支持的格式。第一个`dtype_format`说明支持的第一种数据类型是input0为F32_Default格式，output0为F32_Default格式。第二个`dtype_format`说明支持的第二种数据类型是input0为F16_Default格式，output0为F16_Default格式。
 
 ```python
 from __future__ import absolute_import
@@ -107,13 +113,13 @@ def square_compute(input_x, output_y):
     return res
 
 # Define the kernel info of CusSquare.
-cus_square_op_info = TBERegOp("CusSquare") \ # The registered op name should be same with primitive name.
-    .fusion_type("OPAQUE") \ # Setting kernel fusion strategy. The default is not infusible.
+cus_square_op_info = TBERegOp("CusSquare") \
+    .fusion_type("OPAQUE") \
     .partial_flag(True) \
     .async_flag(False) \
     .binfile_name("square.so") \
     .compute_cost(10) \
-    .kernel_name("CusSquareImpl") \ # The kernel name should be same with the name of the entry function.
+    .kernel_name("CusSquareImpl") \
     .input(0, "x", False, "required", "all") \
     .output(0, "y", False, "required", "all") \
     .dtype_format(DataType.F32_Default, DataType.F32_Default) \