diff --git a/README_cn.md b/README_cn.md
index a91422a3fc458ae8050cc3e4ef524450ea42fe75..68878c09b138a417214762773e81e913ac1b45b1 100644
--- a/README_cn.md
+++ b/README_cn.md
@@ -78,6 +78,8 @@ function postProcee(data) {
 Paddle.js已经将一些模型转换成了Paddle.js支持的格式。在下面的URL中有一些演示，打开一个带有演示的浏览器页面。
 [查看更多](./examples/README.md)
 
+## 用户自定义算子
+请查看[算子开发流程文档](./tools/PaddlejsOpDevelopWalkthrough.md)，我们欢迎并期待着用户自定义算子，通过提交pr为Paddle.js的建设做出贡献！
 
 ## 反馈和社区支持
 - 在线视频课程 [开始学习](https://www.bilibili.com/video/BV1gZ4y1H7UA?p=6)
diff --git a/tools/PaddlejsOpDevelopWalkthrough.md b/tools/PaddlejsOpDevelopWalkthrough.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..50e6701671f46b09586b92a3b1b50e2160f75df0
--- /dev/null
+++ b/tools/PaddlejsOpDevelopWalkthrough.md
@@ -0,0 +1,137 @@
+## Paddle.js算子开发流程
+
+本文以conv2d_transpose算子为例，介绍标准化Paddle.js算子开发流程
+
+### 在框架中新增算子以及功能对齐
+
+在paddle官网上查到新算子文档，了解其属性和功能
+
+https://paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/conv2d_transpose_cn.html#conv2d-transpose
+
+在`/src/utils/opData.es6`中指定新增op的behavior，如果有需要做预处理的请在这里指定相应的预处理函数。
+
+```javascript
+onst opBehavior = {
+	  conv2d_transpose: [
+        'needBatch'
+        // 'adaptPaddings'
+	],
+```
+
+在对应的路径中`/src/shader/conv2d_transpose/`实现相应的`conf.es6`,`params.es6`,`main.es6`文件。
+
+三个文件具体的作用可以参考现有的算子，核心实现代码在`main.es6`中，其思路是如何计算得到每一个输出像素点的数据（逐个像素点计算输出）。
+
+在`/src/factory/shader/ops.es6`中注册算子并导入算子的params， func，main三个文件：
+
+```javascript
+import conv2d_transpose_params from '../../shader/conv2d_transpose/params';
+import conv2d_transpose_func from '../../shader/conv2d_transpose/main';
+import conv2d_transpose_conf from '../../shader/conv2d_transpose/conf';
+```
+
+```javascript
+    ops: {
+    	conv2d_transpose:{
+            params: conv2d_transpose_params,
+            func: conv2d_transpose_func,
+            confs: conv2d_transpose_conf
+		},
+```
+
+
+
+### 输出对齐paddle以及单测的编写
+
+
+
+之后利用此脚本获得paddle中算子的标准输入、输出、参数。注意运行脚本需要安装paddle，具体步骤请参考paddle官网教程。
+
+```python
+import paddle as paddle
+import paddle.fluid as fluid
+import numpy as np
+# path为保存模型的路径
+path = "./conv2d_transpose_model"
+
+# 用户定义网络，此处以单个conv2d_transpose算子为例
+img = fluid.layers.data(name='img', shape=[3,8,8], dtype='float32')
+'''
+对于需要手动输入权重参数的情况，可以使用fluid.initializer.NumpyArrayInitializer，此处给出一个例子，也可以参考paddle官网文档
+param_attr=fluid.initializer.NumpyArrayInitializer(np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]).reshape((1,1,4,4)))
+'''
+result = fluid.layers.conv2d_transpose(input=img, num_filters=2, filter_size=4,padding = 1,stride = 2)
+
+
+exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
+exe.run(fluid.default_startup_program())
+
+# 自定义输入
+# x = np.arange(36)
+# x = x.reshape((1,1,6,6)).astype("float32")
+x = np.random.rand(1, 3, 8, 8).astype("float32")
+# x = np.ones((1, 3, 8, 8)).astype("float32")
+output = exe.run(feed={"img": x}, fetch_list=[result])
+output = np.array(output)
+
+print(x.shape)
+print(output.shape)
+x1=x.reshape(1,-1)
+output1=output.reshape(1,-1)
+# 将输入和输出保存到文件
+np.savetxt("./input.txt", x1,fmt='%f',delimiter=',')
+np.savetxt("./output.txt", output1,fmt='%f',delimiter=',')
+
+# 保存预测模型。注意，用于预测的模型网络结构不需要保存标签和损失。
+fluid.io.save_inference_model(dirname=path, feeded_var_names=['img'], target_vars=[result], executor=exe)
+```
+
+现在我们得到了三个文件，一个paddle fluid模型文件，一个标准输入数据和一个标准输出数据。
+
+下一步我们利用Paddle.js的模型转换脚本获得算子的参数数据和Paddle.js模型文件。
+
+在github repo `/tools/ModelConverter/convertModel.py`文件中，142行处添加两行代码用于将所有模型中自带的参数输出到文件：
+
+```python
+# persistable数据存入paramValuesDict，等待排序
+if v.persistable:
+  # 读取参数并将其维度展开
+  dataStore = np.array(fluid.global_scope().find_var(v.name).get_tensor()).reshape(1,-1)
+  # 将参数数据根据其名称保存到txt文件中
+  np.savetxt("./"+v.name+".txt", dataStore,fmt='%f',delimiter=',')
+  data = np.array(fluid.global_scope().find_var(v.name).get_tensor()).flatten().tolist()
+  paramValuesDict[v.name] = data
+```
+
+之后运行模型转换工具脚本，至此我们得到model.json模型文件，txt格式的标准输入，参数，以及输出数据。
+
+随后参考`/dist/test/unitData/model.test.conv2d_transpose.json`单测文件，编写相应算子的单测文件。
+
+要运行新增的单测文件，首先在`/test/testUtils/testUtils.es6`中添加对应的path并指定运行的op：
+
+```javascript
+const unitPath = {
+    'conv2d': 'model.test.conv2d.json',
+    'batchnorm': 'model.test.batchnorm.json',
+    'mul': 'model.test.mul.json',
+    'pool2d': 'model.test.pool2d.json',
+    'relu': 'model.test.relu.json',
+    'scale': 'model.test.scale.json',
+    'softmax': 'model.test.softmax.json',
+    'relu6' : 'model.test.relu6.json',
+	  'elementwise' : 'model.test.elementwise_add.json',
+  	'depthwise' : 'model.test.depthwise_conv2d.json',
+  	'reshape' : 'model.test.reshape.json',
+  	'bilinear_interp' : 'model.test.bilinear_interp.json',
+  	'transpose' : 'model.test.transpose.json',
+	  'conv2d_transpose': 'model.test.conv2d_transpose.json',
+  	'elementwise_add': 'model.test.elementwise_add.json',
+    'concat': 'model.test.concat.json',
+    'split': 'model.test.split.json'
+};
+const modelType = 'conv2d_transpose';
+```
+
+随后在运行 `npm run unitTest`，在控制台中查看输出，对比是否与标准输出对齐。
+
+**如果有任何问题，欢迎在Github Issue上提出！或者加入我们的QQ群：696965088**
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