问题描述：
【自定义算子功能】
【操作步骤&问题现象】
问题一、aot类型自定义算子如何确定输出参数数量
我使用Custom算子定义了一个算子，有7个输入参数和3个输出参数，理论上在C++代码中应该获取到10个参数，可是实际却只获得了8个参数，请问应该如何修改呢？
C++代码如下：
Python调用代码：
问题二、上图中的backword函数我将其定义为了另一个Custom算子的反向求导过程，希望对kernels, offsets_h, offsets_v三个参数求导，输出shape都为[8, 169, 48, 48]，可是我却得到了一个长度为169的list，内容为（48，48）的Tensor。但我希望得到3个[8, 169, 48, 48]的grad_Tensor。请问应该怎么修改呢？
输出：
解答：
第一个问题：out_shape和out_dtype你要用一个列表把所有输出的shape和dtype放进去，如果三个输出都是[8, 169, 48, 48]和mindspore.float32，那么out_shape = [[8, 169, 48, 48], [8, 169, 48, 48], [8, 169, 48, 48]], out_dtype=[mindspore.float32, mindspore.float32, mindspore.float32]
第二个问题虽然我不是太清楚为什么会出现169个，但是应该和第一个问题类似，你可以先把out_shape和out_dtype设置正确，看看是否还有问题，如果还有可以在这留言反馈我帮你看看
也非常感谢你在MindSpore实践中的反馈，多输出这块我们会在文档中更新相关内容指导用户书写。
把输出shape的最外层用tuple包装，即((8, 169, 48, 48), (8, 169, 48, 48), (8, 169, 48, 48))试试，输出dtype也是，用tuple包装，不要用list，从报错信息来看，MindSpore无法处理ListShape类型
