OSSForks/pytorch
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/zebrajr/pytorch.git synced 2025-12-06 12:20:52 +01:00
Code Issues Actions 38 Packages Projects Releases Wiki Activity
master
pytorch/test/expect/TestSparseCompressedCUDA.test_print_SparseCSC_cuda.expect
Pearu Peterson 90bed8874f Generator of tensor inputs with variable layout and structure (batch/non-batch, hybrid/non-hybrid, block/non-block) (#88914) 
This PR introduces `TestCase.generate_simple_inputs` method that is an improved and generalized version of the `TestSparseCompressed._generate_small_inputs` method.

Pull Request resolved: https://github.com/pytorch/pytorch/pull/88914
Approved by: https://github.com/cpuhrsch
2022-11-30 02:13:33 +00:00

1662 lines
44 KiB
Plaintext
Raw Permalink Blame History

########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]]),
row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]]),
values=tensor([[[1., 3., 2., 4.],
[1., 4., 2., 3.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[2., 1., 3., 4.],
[1., 3., 4., 2.],
[1., 2., 4., 3.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
nnz=4, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _row_indices
tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[1., 3., 2., 4.],
[1., 4., 2., 3.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[2., 1., 3., 4.],
[1., 3., 4., 2.],
[1., 2., 4., 3.]]], device='cuda:0')
########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]),
row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6,
7, 0, 4, 5, 6, 7]),
values=tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22.,
2., 10., 15., 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17.,
19., 24.]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=24,
layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _row_indices
tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7],
device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 2., 10., 15.,
5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 19., 24.], device='cuda:0')
########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]]),
row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]]),
values=tensor([[[1., 3., 2., 4.],
[1., 4., 2., 3.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[2., 1., 3., 4.],
[1., 3., 4., 2.],
[1., 2., 4., 3.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _row_indices
tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[1., 3., 2., 4.],
[1., 4., 2., 3.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[2., 1., 3., 4.],
[1., 3., 4., 2.],
[1., 2., 4., 3.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]),
row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6,
7, 0, 4, 5, 6, 7]),
values=tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22.,
2., 10., 15., 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17.,
19., 24.]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=24,
dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _row_indices
tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7],
device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 2., 10., 15.,
5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 19., 24.], device='cuda:0',
dtype=torch.float64)
########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]]),
row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]]),
values=tensor([[[1., 3., 2., 4.],
[1., 4., 2., 3.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[2., 1., 3., 4.],
[1., 3., 4., 2.],
[1., 2., 4., 3.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
nnz=4, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _row_indices
tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[1., 3., 2., 4.],
[1., 4., 2., 3.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[2., 1., 3., 4.],
[1., 3., 4., 2.],
[1., 2., 4., 3.]]], device='cuda:0')
########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]),
row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6,
7, 0, 4, 5, 6, 7]),
values=tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22.,
2., 10., 15., 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17.,
19., 24.]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=24,
layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], device='cuda:0')
# _row_indices
tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7],
device='cuda:0')
# _values
tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 2., 10., 15.,
5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 19., 24.], device='cuda:0')
########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]]),
row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]]),
values=tensor([[[1., 3., 2., 4.],
[1., 4., 2., 3.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[2., 1., 3., 4.],
[1., 3., 4., 2.],
[1., 2., 4., 3.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _row_indices
tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[1., 3., 2., 4.],
[1., 4., 2., 3.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[2., 1., 3., 4.],
[1., 3., 4., 2.],
[1., 2., 4., 3.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]),
row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6,
7, 0, 4, 5, 6, 7]),
values=tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22.,
2., 10., 15., 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17.,
19., 24.]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=24,
dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], device='cuda:0')
# _row_indices
tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7],
device='cuda:0')
# _values
tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 2., 10., 15.,
5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 19., 24.], device='cuda:0',
dtype=torch.float64)
########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]]),
row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]]),
values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[2., 3., 4., 5.],
[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.],
[3., 4., 5., 6.]]]]), device='cuda:0',
size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _row_indices
tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[2., 3., 4., 5.],
[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.],
[3., 4., 5., 6.]]]], device='cuda:0')
########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]),
row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6,
7, 0, 4, 5, 6, 7]),
values=tensor([[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
nnz=24, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _row_indices
tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7],
device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]], device='cuda:0')
########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]]),
row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]]),
values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[2., 3., 4., 5.],
[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.],
[3., 4., 5., 6.]]]]), device='cuda:0',
size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _row_indices
tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[2., 3., 4., 5.],
[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.],
[3., 4., 5., 6.]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]),
row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6,
7, 0, 4, 5, 6, 7]),
values=tensor([[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
nnz=24, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _row_indices
tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7],
device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[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(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]]),
row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]]),
values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[2., 3., 4., 5.],
[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.],
[3., 4., 5., 6.]]]]), device='cuda:0',
size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _row_indices
tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[2., 3., 4., 5.],
[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.],
[3., 4., 5., 6.]]]], device='cuda:0')
########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]),
row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6,
7, 0, 4, 5, 6, 7]),
values=tensor([[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
nnz=24, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], device='cuda:0')
# _row_indices
tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7],
device='cuda:0')
# _values
tensor([[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]], device='cuda:0')
########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]]),
row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]]),
values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[2., 3., 4., 5.],
[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.],
[3., 4., 5., 6.]]]]), device='cuda:0',
size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([[[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 2, 3, 4]],
[[0, 1, 3, 4],
[0, 2, 3, 4],
[0, 1, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _row_indices
tensor([[[0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[0, 1, 1, 1]],
[[1, 0, 1, 1],
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 0]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]]],
[[[2., 3., 4., 5.],
[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[3., 4., 5., 6.],
[4., 5., 6., 7.],
[2., 3., 4., 5.]],
[[1., 2., 3., 4.],
[2., 3., 4., 5.],
[4., 5., 6., 7.],
[3., 4., 5., 6.]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]),
row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6,
7, 0, 4, 5, 6, 7]),
values=tensor([[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
nnz=24, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc)
# _ccol_indices
tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], device='cuda:0')
# _row_indices
tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7],
device='cuda:0')
# _values
tensor([[[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.]],
[[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.]],
[[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.]],
[[ 1., 11.],
[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.]],
[[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.]],
[[ 7., 17.],
[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.]],
[[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.]],
[[21., 31.],
[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.]],
[[ 8., 18.],
[ 9., 19.],
[10., 20.],
[11., 21.]],
[[14., 24.],
[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.]],
[[22., 32.],
[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.]],
[[ 2., 12.],
[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.]],
[[10., 20.],
[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.]],
[[15., 25.],
[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.]],
[[ 5., 15.],
[ 6., 16.],
[ 7., 17.],
[ 8., 18.]],
[[11., 21.],
[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.]],
[[16., 26.],
[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.]],
[[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.]],
[[23., 33.],
[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.]],
[[ 3., 13.],
[ 4., 14.],
[ 5., 15.],
[ 6., 16.]],
[[12., 22.],
[13., 23.],
[14., 24.],
[15., 25.]],
[[17., 27.],
[18., 28.],
[19., 29.],
[20., 30.]],
[[19., 29.],
[20., 30.],
[21., 31.],
[22., 32.]],
[[24., 34.],
[25., 35.],
[26., 36.],
[27., 37.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink