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90bed8874f
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
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########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
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# sparse tensor
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tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
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[0, 3, 4],
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[0, 1, 4]],
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[[0, 1, 4],
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[0, 2, 4],
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[0, 3, 4]]]),
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col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
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[0, 1, 2, 0],
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[0, 0, 1, 2]],
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[[1, 0, 1, 2],
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[0, 2, 0, 1],
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[0, 1, 2, 1]]]),
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values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.]],
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[[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.]]]), size=(2, 3, 2, 3), nnz=4,
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layout=torch.sparse_csr)
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# _crow_indices
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[0, 3, 4],
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[0, 1, 4]],
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[[0, 1, 4],
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[0, 2, 4],
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[0, 3, 4]]], dtype=torch.int32)
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# _col_indices
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tensor([[[0, 1, 0, 2],
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[0, 1, 2, 0],
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[0, 0, 1, 2]],
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[[1, 0, 1, 2],
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[0, 2, 0, 1],
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# _values
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tensor([[[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.]],
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[[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.]]])
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########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ##########
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# sparse tensor
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tensor(crow_indices=tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24]),
|
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|
|
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
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|
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12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
|
|
23., 24.]), size=(8, 6), nnz=24, layout=torch.sparse_csr)
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# _crow_indices
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# _col_indices
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dtype=torch.int32)
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# _values
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15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24.])
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########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
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# sparse tensor
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[0, 3, 4],
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[0, 1, 4]],
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[0, 2, 4],
|
|
[0, 3, 4]]]),
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[0, 1, 2, 0],
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[0, 0, 1, 2]],
|
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[[1, 0, 1, 2],
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[0, 1, 2, 1]]]),
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|
|
[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.]],
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[[1., 2., 3., 4.],
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[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.]]]), size=(2, 3, 2, 3), nnz=4,
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dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
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# _crow_indices
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[0, 3, 4],
|
|
[0, 1, 4]],
|
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|
[[0, 1, 4],
|
|
[0, 2, 4],
|
|
[0, 3, 4]]], dtype=torch.int32)
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# _col_indices
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tensor([[[0, 1, 0, 2],
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[0, 1, 2, 0],
|
|
[0, 0, 1, 2]],
|
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|
[[1, 0, 1, 2],
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|
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[0, 1, 2, 1]]], dtype=torch.int32)
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# _values
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|
|
[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.]],
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[[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.],
|
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[1., 2., 3., 4.]]], dtype=torch.float64)
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########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ##########
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# sparse tensor
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|
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|
|
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
|
|
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|
|
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
|
|
23., 24.]), size=(8, 6), nnz=24, dtype=torch.float64,
|
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layout=torch.sparse_csr)
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# _crow_indices
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|
|
# _col_indices
|
|
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|
|
dtype=torch.int32)
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# _values
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|
|
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########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
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# sparse tensor
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|
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[0, 3, 4],
|
|
[0, 1, 4]],
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|
[[0, 1, 4],
|
|
[0, 2, 4],
|
|
[0, 3, 4]]]),
|
|
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|
|
[0, 1, 2, 0],
|
|
[0, 0, 1, 2]],
|
|
|
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[[1, 0, 1, 2],
|
|
[0, 2, 0, 1],
|
|
[0, 1, 2, 1]]]),
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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.]]]), size=(2, 3, 2, 3), nnz=4,
|
|
layout=torch.sparse_csr)
|
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# _crow_indices
|
|
tensor([[[0, 2, 4],
|
|
[0, 3, 4],
|
|
[0, 1, 4]],
|
|
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|
[[0, 1, 4],
|
|
[0, 2, 4],
|
|
[0, 3, 4]]])
|
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# _col_indices
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|
tensor([[[0, 1, 0, 2],
|
|
[0, 1, 2, 0],
|
|
[0, 0, 1, 2]],
|
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|
|
[[1, 0, 1, 2],
|
|
[0, 2, 0, 1],
|
|
[0, 1, 2, 1]]])
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# _values
|
|
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|
|
[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.]],
|
|
|
|
[[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.]]])
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########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ##########
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# sparse tensor
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|
|
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|
|
5, 0, 1, 2, 4, 5]),
|
|
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|
|
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
|
|
23., 24.]), size=(8, 6), nnz=24, layout=torch.sparse_csr)
|
|
# _crow_indices
|
|
tensor([ 0, 3, 5, 8, 8, 12, 17, 19, 24])
|
|
# _col_indices
|
|
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|
|
# _values
|
|
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|
|
15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22., 23., 24.])
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########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
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# sparse tensor
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|
|
[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.]]]), 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]]])
|
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# _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
|
|
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|
|
[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.]],
|
|
|
|
[[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.],
|
|
[1., 2., 3., 4.]]], dtype=torch.float64)
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########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ##########
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# sparse tensor
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|
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|
|
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]),
|
|
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|
|
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
|
|
23., 24.]), size=(8, 6), nnz=24, dtype=torch.float64,
|
|
layout=torch.sparse_csr)
|
|
# _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.], 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.]]]]), 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]]], 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]]], 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.]]]])
|
|
|
|
########## 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.]],
|
|
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[ 7., 17.],
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|
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|
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[ 8., 18.],
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[ 9., 19.],
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[10., 20.],
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[[14., 24.],
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[15., 25.],
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[16., 26.],
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[16., 26.],
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[17., 27.],
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[[16., 26.],
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[17., 27.],
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[18., 28.],
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[19., 29.]],
|
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[[17., 27.],
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|
[18., 28.],
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[19., 29.],
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[20., 30.]],
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[15., 25.],
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[16., 26.],
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[16., 26.],
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[17., 27.],
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[17., 27.],
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[18., 28.],
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[19., 29.],
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[19., 29.],
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[25., 35.],
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[25., 35.],
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[26., 36.],
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[ 7., 17.],
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[ 8., 18.],
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[[ 7., 17.],
|
|
[ 8., 18.],
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[ 9., 19.],
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[[ 8., 18.],
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[10., 20.],
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[10., 20.],
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[11., 21.],
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[12., 22.],
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[[14., 24.],
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[15., 25.],
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|
[16., 26.],
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[[15., 25.],
|
|
[16., 26.],
|
|
[17., 27.],
|
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|
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|
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[[16., 26.],
|
|
[17., 27.],
|
|
[18., 28.],
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[[17., 27.],
|
|
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|
|
[19., 29.],
|
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|
|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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[24., 34.],
|
|
[25., 35.],
|
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|
|
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|
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[25., 35.],
|
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[26., 36.],
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|
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|
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|
|
[ 6., 16.],
|
|
[ 7., 17.],
|
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|
|
|
|
[[ 6., 16.],
|
|
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|
|
[ 8., 18.],
|
|
[ 9., 19.]],
|
|
|
|
[[ 7., 17.],
|
|
[ 8., 18.],
|
|
[ 9., 19.],
|
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|
|
|
|
[[ 8., 18.],
|
|
[ 9., 19.],
|
|
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|
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|
|
|
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|
|
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|
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|
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|
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[[10., 20.],
|
|
[11., 21.],
|
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|
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|
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|
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[[11., 21.],
|
|
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|
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|
|
|
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[[12., 22.],
|
|
[13., 23.],
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|
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|
|
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|
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|
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|
|
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|
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|
|
[25., 35.],
|
|
[26., 36.],
|
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[27., 37.]]])
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|
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[[18., 28.],
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[[21., 31.],
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