如果遇到框架不支持的Op，用戶可以自行創建。MACE提供了非常友好的創建自定義Op的操作，只需按照以下步驟執行。
1. 定義Op類
創建新文件mace/ops/my_custom_op.h，并在文件中定義新的類，例如MyCustomOp，代碼如下
#ifndef MACE_OPS_MY_CUSTOM_OP_H_
#define MACE_OPS_MY_CUSTOM_OP_H_
#include "mace/core/operator.h"
#include "mace/kernels/my_custom_op.h"
namespace mace {
namespace ops {
template <DeviceType D, typename T>
class MyCustomOp : public Operator<D, T> {
public:
MyCustomOp(const OperatorDef &op_def, Workspace *ws)
: Operator<D, T>(op_def, ws),
functor_() {}
bool Run(StatsFuture *future) override {
const Tensor *input = this->Input(INPUT);
Tensor *output = this->Output(OUTPUT);
functor_(input, output, future);
return true;
}
protected:
OP_INPUT_TAGS(INPUT);
OP_OUTPUT_TAGS(OUTPUT);
private:
kernels::MyCustomOpFunctor<D, T> functor_;
};
} // namespace ops
} // namespace mace
#endif // MACE_OPS_MY_CUSTOM_OP_H_
2. 注冊Op類
創建新文件 mace/ops/my_custom_op.cc，并在其中注冊新建的類，代碼如下。從代碼里可以看出，注冊代碼提供了CPU和GPU的兩種實現，其中GPU版本包含float和half的兩種數據支持。
除此之外，還需要在mace/core/operator.cc文件的namespace ops下按模板添加注冊代碼extern void Register_My_Custom_Op(OperatorRegistry *op_registry);，同時在OperatorRegistry()構造函數中添加ops::Register_My_Custom_Op(this);
#include "mace/ops/my_custom_op.h"
namespace mace {
namespace ops {
void Register_My_Custom_Op(OperatorRegistry *op_registry) {
REGISTER_OPERATOR(op_registry, OpKeyBuilder("my_custom_op")
.Device(DeviceType::CPU)
.TypeConstraint<float>("T")
.Build(),
Custom_Op<DeviceType::CPU, float>);
REGISTER_OPERATOR(op_registry, OpKeyBuilder("my_custom_op")
.Device(DeviceType::OPENCL)
.TypeConstraint<float>("T")
.Build(),
Custom_Op<DeviceType::OPENCL, float>);
REGISTER_OPERATOR(op_registry, OpKeyBuilder("my_custom_op")
.Device(DeviceType::OPENCL)
.TypeConstraint<half>("T")
.Build(),
Custom_Op<DeviceType::OPENCL, half>);
}
} // namespace ops
} // namespace mace
3. 實現Op的核心代碼
注冊完成Op后，需要實現其核心代碼。創建文件mace/kernels/my_custom_op.h，這個文件文件實現的是CPU版本的代碼。也可以選擇實現OpenCL版本代碼，這時，需要創建兩個文件：mace/kernels/opencl/my_custom_op_opencl.cc 和 mace/kernels/opencl/cl/ my_custom_op.cl。也可以對CPU版本的實現進行NEON指令集優化。
