将后端委托集成到 ExecuTorch 中¶
免责声明：我们计划围绕委托重组代码库。未来一些指导方针可能会随之改变。
这是将后端委托集成到 ExecuTorch 的高级指南。
目录结构¶
委托文件应放在此目录下：executorch/backends/<delegate_name>/。委托名称必须是唯一的。
Python 源代码文件¶
委托 Python 文件，例如为 ExecuTorch AOT 流程实现 preprocess() 或 partition() 函数的文件（不包括任何外部第三方依赖及其文件），应随顶级 ExecuTorch 包一起安装并可用。有关第三方依赖，请参阅此链接。
C++ 源代码文件¶
至少，委托必须提供 CMake 支持来构建其 C++ 源代码。
对于 CMake 设置，应使用 add_subdirectory CMake 命令将委托目录包含在顶级 CMakeLists.txt 文件中，并且应通过一个 ExecuTorch 构建标志（例如 EXECUTORCH_BUILD_<DELEGATE_NAME>）进行条件构建，例如参阅 EXECUTORCH_BUILD_XNNPACK。有关第三方依赖，请参阅此链接。
测试¶
测试应添加到 executorch/backends/<delegate_name>/test 目录下。测试可以是 Python 或 C++ 测试。如需添加更复杂的端到端 (e2e) 测试，请联系我们。
常见测试类型
简单的 Python 单元测试，用于测试 AOT 逻辑，例如
partitioner()或 AOT 导出流程（从nn.Module生成.pte文件）。运行时 C++ 测试（使用 gtest），用于测试委托的
init()或execute()运行时逻辑。
文档¶
委托必须包含一个 executorch/backends/<delegate_name>/README.md 文件，其中解释了委托的基础知识、目录结构、功能以及已知问题（如果有）。
除上述步骤外，任何额外的设置步骤都应在 executorch/backends/<delegate_name>/setup.md 中记录。
