text: from tensorflow.contrib.util import loader
  from tensorflow.python.framework import load_library
  from tensorflow.python.framework import ops
  from tensorflow.python.platform import resource_loader
  from npu_bridge.helper import helper
  
  gen_npu_cpu_ops = helper.get_gen_ops();
  
  
  ## 提供embeddingrankid功能
  #  @param addr_tensor tensorflow的tensor类型，embeddingrankid操作的输入；
  #  @param index tensorflow的tensor类型，embeddingrankid操作的输入；
  #  @param row_memory int类型，一行数据存储的大小 默认为320。
  #  @param mode string类型，embeddingrankid的操作类型，可以为”mod”,”order”;数据存储的方式。
  #  @return 对输入addr_tensor，index_tensor执行完embeddingrankid操作之后的结果tensor
  def embeddingrankid(addr_tensor, index, row_memory=320, mode='mod'):
      result = gen_npu_cpu_ops.embedding_rank_id(
          addr_table=addr_tensor,
          index=index,
          row_memory=row_memory,
          mode=mode)
      return result
  
  ## 提供RandomChoiceWithMask功能
  #  @param x bool 类型
  #  @param count int 类型
  #  @param seed int类型
  #  @param seed2 int类型
  #  @return y int32类型 mask bool 类型
  def randomchoicewithmask(x, count, seed=0, seed2=0):
      result = gen_npu_cpu_ops.random_choice_with_mask(
          x=x,
          count=count,
          seed=seed,
          seed2=seed2)
      return result
  
  ## 提供DenseImageWarp功能
  #  @param image tensor类型
  #  @param flow tensor类型
  #  @return y tensor类型
  def dense_image_warp(image, flow, name=None):
      result = gen_npu_cpu_ops.dense_image_warp(
          image=image,
          flow=flow,
          name=name
      )
      return result
  
  ## DenseImageWarp的梯度函数
  @ops.RegisterGradient("DenseImageWarp")
  def dense_image_warp_grad(op, grad):
      image = op.inputs[0]
      flow = op.inputs[1]
      grad_image, grad_flow = gen_npu_cpu_ops.dense_image_warp_grad(
          grad, image, flow)
      return [grad_image, grad_flow]
  