# 自定义OP的编译过程

**注意：** 编译自定义OP使用的gcc版本须与Paddle编译使用gcc版本一致，Paddle develop每日版本目前采用**gcc 4.8.2**版本编译，若使用每日版本，请使用**gcc 4.8.2**版本编译自定义OP，否则可能出现兼容性问题。

## 代码结构

  - src: 扩展OP C++/CUDA 源码
  - cornerpool_lib.py: Python API封装
  - tests: 各OP单测程序


## 编译自定义OP

自定义op需要将实现的C++、CUDA代码编译成动态库，```src/mask.sh```中通过g++/nvcc编译，当然您也可以写Makefile或者CMake。

编译需要include PaddlePaddle的相关头文件，链接PaddlePaddle的lib库。 头文件和lib库可通过下面命令获取到:

```
# python
>>> import paddle
>>> print(paddle.sysconfig.get_include())
/paddle/pyenv/local/lib/python2.7/site-packages/paddle/include
>>> print(paddle.sysconfig.get_lib())
/paddle/pyenv/local/lib/python2.7/site-packages/paddle/libs
```

我们提供动态库编译脚本如下：

```
cd src
sh make.sh
```

最终编译会产出`cornerpool_lib.so`

**说明：** 若使用源码编译安装PaddlePaddle的方式，编译过程中`cmake`未设置`WITH_MKLDNN`的方式，
编译自定义OP时会报错找不到`mkldnn.h`等文件，可在`make.sh`中删除编译命令中的`-DPADDLE_WITH_MKLDNN`选项。


## 执行单测

执行下列单测，确保自定义算子可在网络中正确使用：

```
# 回到 ext_op 目录，添加 PYTHONPATH
cd ..
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`

# 运行单测
python test/test_corner_op.py
```

单测运行成功会输出提示信息，如下所示：

```
.
----------------------------------------------------------------------
Ran 4 test in 2.858s

OK
```

更多关于如何在框架外部自定义 C++ OP，可阅读[官网说明文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_usage/index_cn.html)
