Google Git
Sign in
android / platform / external / pytorch / 4c70ab26ef0a596d779ec38e9bc9c1bfc4373f93 / . / test / expect / TestSparseCompressedCUDA.test_print_SparseCSR_cuda.expect
blob: a02ee510ff8a539cde57e72b7cb788289cb19849 [file] [log] [blame]
########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]]),
col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]]),
values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
nnz=4, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]]], device='cuda:0')
########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
values=tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11.,
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
23., 24.]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=24,
layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0',
dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12., 13., 14.,
15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24.], device='cuda:0')
########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]]),
col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]]),
values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
values=tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11.,
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
23., 24.]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=24,
dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0',
dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12., 13., 14.,
15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24.], device='cuda:0',
dtype=torch.float64)
########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]]),
col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]]),
values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
nnz=4, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]]], device='cuda:0')
########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
values=tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11.,
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
23., 24.]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=24,
layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
device='cuda:0')
# _values
tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12., 13., 14.,
15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24.], device='cuda:0')
########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]]),
col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]]),
values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
values=tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11.,
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
23., 24.]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=24,
dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
device='cuda:0')
# _values
tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12., 13., 14.,
15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24.], device='cuda:0',
dtype=torch.float64)
########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]]),
col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]]),
values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]]]), device='cuda:0',
size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]]], device='cuda:0')
########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
values=tensor([[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
nnz=24, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0',
dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]], device='cuda:0')
########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]]),
col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]]),
values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]]]), device='cuda:0',
size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
values=tensor([[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
nnz=24, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0',
dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]]),
col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]]),
values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]]]), device='cuda:0',
size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]]], device='cuda:0')
########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
values=tensor([[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
nnz=24, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
device='cuda:0')
# _values
tensor([[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]], device='cuda:0')
########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]]),
col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]]),
values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]]]), device='cuda:0',
size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
[0, 3, 4],
[0, 1, 4]],
[[0, 1, 4],
[0, 2, 4],
[0, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
[0, 1, 2, 0],
[0, 0, 1, 2]],
[[1, 0, 1, 2],
[0, 2, 0, 1],
[0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
values=tensor([[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
nnz=24, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
device='cuda:0')
# _values
tensor([[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)