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finfo并没有复杂计算过程，只是获取常量信息，所以不需要实现为一个算子，并且Paddle算子目前只能返回Tensor类型，无法做到和numpy返回类型一致。你需要解决的问题是，如何用C++实现一个获取数值信息类，实现相关方法，并绑定到Python(如pybind, cpython，了解其中一种即可)。
建议 1）自己先使用pybind/cpython实现一个简单的iinfo demo(先不要在Paddle中实现) 2）研究paddle框架中一个具体示例，如 get_all_op_names，了解paddle如何使用pybind/cpython 3) 熟悉Paddle框架后，将写的demo，在Paddle中完善

收到，我研究下。

根据微软教程，我做了一点改动，如上代码截图，可以做到python端调用这个C API时返回一个字典，iinfo返回的应该算是字典，或是字典的子集 （以上代码没有考虑 reference count的增减，但是能跑通）

1.Extending and Embedding the Python Interpreter （学习耗时5天）
https://docs.python.org/3.10/extending/index.html
2.Create a C++ extension for Python using Visual Studio （学习耗时1天）
https://docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/python/working-with-c-cpp-python-in-visual-studio?view=vs-2022#debug-the-c-code
https://github.com/microsoft/python-sample-vs-cpp-extension
3. pybind11 — Seamless operability between C++11 and Python （学习耗时5天, 只学到了Object-oriented code 就暂停了）
https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/
4. 现在开始研究paddle/fluid/pybind/pybind.cc 中代码
（2022/8/16 7:00 开始研究代码，）
在学习pybind.cc源码时发现了一些比较有用的资料：
https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/advanced/pycpp/object.html
std::shared_ptr (smart pointer) 与 CPython 中的 Py_INCREF 和 Py_DECREF
了解到了一个新工具：谷歌命令行解析工具gflags (第一次较深入地了解了什么是命令行参数)
https://github.com/gflags/gflags
learn about new knowledge: DLPack
https://github.com/dmlc/dlpack
when learning DLPack, I know about https://data-apis.org/array-api/latest/ (when you want to add new data API, you can refer to this website)

you can learn it when you have time:
CUDA graph
https://developer.nvidia.com/blog/cuda-graphs/

使用pybind11，可以将python 类型和C++ 类型写在同一个C++文件中
https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/advanced/pycpp/object.html

pybind11 exposes Python types and functions using thin C++ wrappers, which makes it possible to conveniently call Python code from C++ without resorting to Python’s C API.

https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/advanced/pycpp/index.html

已经阅读的源码行数：
500+50+50+200+300

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