主要观点总结
本文介绍了如何使用torch.library.custom_op在PyTorch中创建Python自定义运算符，包括其与torch.compile和autograd的协同工作。文章通过示例解释了如何封装Python函数为自定义运算符，如何添加训练支持，以及如何进行测试。
关键观点总结
关键观点1: 使用torch.library.custom_op创建自定义运算符
介绍了如何使用torch.library.custom_op定义新的自定义运算符，将用Python编写的函数封装为类似于PyTorch原生运算符的行为。
关键观点2: 创建自定义运算符的原因
包括将任意Python函数视为不透明的可调用对象，与torch.compile相对应（即防止torch.compile跟踪进入函数）；为任意Python函数添加训练支持；以及当操作可以表示为现有PyTorch运算符的组合时，提高效率和方便性。
关键观点3: 如何封装Python函数为自定义运算符
通过示例（如crop功能）详细解释了如何封装Python函数为自定义运算符，包括使用torch.library.custom_op和添加FakeTensor kernel。
关键观点4: 为自定义运算符添加训练支持
介绍了如何使用torch.library.register_autograd为运算符添加训练支持，以及如何通过注册autograd来为自定义运算符指定梯度公式。
关键观点5: 测试Python自定义运算符
阐述了如何使用torch.library.opcheck来测试自定义运算符是否正确注册，以及如何编写单独的测试来验证梯度的正确性。
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