PReluGrad、Centralization、DynamicAUGRU/Grad、DynamicGRUV2/Grad、DynamicRNNGrad、LRN/Grad、LRUCacheV2、MaxPoolGradGrad、BNInferGrad、MaxPoolGradGradWithArgmax、MaxPoolV2/MaxPool、Dequantize 共 16 个算子缺少 TensorFlow 框架插件注册，导致这些算子在 TensorFlow 图解析时无法自动映射。本次需求为这 16 个算子补齐 TF 插件注册。
来源于 cann/ops-nn 仓库算子 TF 插件注册补齐工作（关联 PR #9643）。
补齐后，TensorFlow 图中的上述算子可通过 AutoMappingByOpFn 自动映射为昇腾算子并走 TVM 执行路径，支持相关模型在昇腾 NPU 上运行。
每个算子新增 {op}_tf_plugin.cpp 文件，使用 REGISTER_CUSTOM_OP 注册，设置 .FrameworkType(TENSORFLOW)、.OriginOpType("OpName")、.ParseParamsByOperatorFn(AutoMappingByOpFn)、.ImplyType(ImplyType::TVM)，与仓库已有 *_tf_plugin.cpp 文件模式完全一致。
{op}_tf_plugin.cpp
REGISTER_CUSTOM_OP
.FrameworkType(TENSORFLOW)
.OriginOpType("OpName")
.ParseParamsByOperatorFn(AutoMappingByOpFn)
.ImplyType(ImplyType::TVM)
*_tf_plugin.cpp
关联 PR：https://gitcode.com/cann/ops-nn/pull/9643
/assign @Nice_try
Backgroud（背景信息）
PReluGrad、Centralization、DynamicAUGRU/Grad、DynamicGRUV2/Grad、DynamicRNNGrad、LRN/Grad、LRUCacheV2、MaxPoolGradGrad、BNInferGrad、MaxPoolGradGradWithArgmax、MaxPoolV2/MaxPool、Dequantize 共 16 个算子缺少 TensorFlow 框架插件注册，导致这些算子在 TensorFlow 图解析时无法自动映射。本次需求为这 16 个算子补齐 TF 插件注册。
Origin（信息来源）
来源于 cann/ops-nn 仓库算子 TF 插件注册补齐工作（关联 PR #9643）。
Benefit / Necessity （价值/作用）
补齐后，TensorFlow 图中的上述算子可通过 AutoMappingByOpFn 自动映射为昇腾算子并走 TVM 执行路径，支持相关模型在昇腾 NPU 上运行。
Design（设计方案）
每个算子新增
{op}_tf_plugin.cpp文件，使用REGISTER_CUSTOM_OP注册，设置.FrameworkType(TENSORFLOW)、.OriginOpType("OpName")、.ParseParamsByOperatorFn(AutoMappingByOpFn)、.ImplyType(ImplyType::TVM)，与仓库已有*_tf_plugin.cpp文件模式完全一致。关联 PR：https://gitcode.com/cann/ops-nn/pull/9643