pytorch
1########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
2# sparse tensor
3tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 1, 2, 3],
4[0, 1, 2, 3],
5[0, 1, 2, 3]],
6
7[[0, 1, 2, 3],
8[0, 1, 2, 3],
9[0, 1, 2, 3]]]),
10row_indices=tensor([[[0, 0, 0],
11[0, 0, 0],
12[0, 0, 0]],
13
14[[0, 0, 0],
15[0, 0, 0],
16[0, 0, 0]]]),
17values=tensor([[[[[1.],
18[3.]],
19
20[[2.],
21[0.]],
22
23[[0.],
24[4.]]],
25
26
27[[[1.],
28[4.]],
29
30[[2.],
31[0.]],
32
33[[3.],
34[0.]]],
35
36
37[[[1.],
38[2.]],
39
40[[0.],
41[3.]],
42
43[[0.],
44[4.]]]],
45
46
47
48[[[[0.],
49[2.]],
50
51[[1.],
52[3.]],
53
54[[0.],
55[4.]]],
56
57
58[[[1.],
59[3.]],
60
61[[0.],
62[4.]],
63
64[[2.],
65[0.]]],
66
67
68[[[1.],
69[0.]],
70
71[[2.],
72[4.]],
73
74[[3.],
75[0.]]]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3), nnz=3,
76layout=torch.sparse_bsc)
77# _ccol_indices
78tensor([[[0, 1, 2, 3],
79[0, 1, 2, 3],
80[0, 1, 2, 3]],
81
82[[0, 1, 2, 3],
83[0, 1, 2, 3],
84[0, 1, 2, 3]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
85# _row_indices
86tensor([[[0, 0, 0],
87[0, 0, 0],
88[0, 0, 0]],
89
90[[0, 0, 0],
91[0, 0, 0],
92[0, 0, 0]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
93# _values
94tensor([[[[[1.],
95[3.]],
96
97[[2.],
98[0.]],
99
100[[0.],
101[4.]]],
102
103
104[[[1.],
105[4.]],
106
107[[2.],
108[0.]],
109
110[[3.],
111[0.]]],
112
113
114[[[1.],
115[2.]],
116
117[[0.],
118[3.]],
119
120[[0.],
121[4.]]]],
122
123
124
125[[[[0.],
126[2.]],
127
128[[1.],
129[3.]],
130
131[[0.],
132[4.]]],
133
134
135[[[1.],
136[3.]],
137
138[[0.],
139[4.]],
140
141[[2.],
142[0.]]],
143
144
145[[[1.],
146[0.]],
147
148[[2.],
149[4.]],
150
151[[3.],
152[0.]]]]], device='cuda:0')
153
154########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ##########
155# sparse tensor
156tensor(ccol_indices=tensor([0, 4, 7]),
157row_indices=tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3]),
158values=tensor([[[ 0., 1., 0.],
159[ 0., 4., 0.]],
160
161[[ 6., 7., 8.],
162[ 0., 0., 0.]],
163
164[[ 0., 9., 0.],
165[13., 0., 14.]],
166
167[[ 0., 0., 0.],
168[20., 21., 22.]],
169
170[[ 2., 0., 3.],
171[ 0., 5., 0.]],
172
173[[10., 11., 12.],
174[15., 16., 17.]],
175
176[[ 0., 18., 19.],
177[ 0., 23., 24.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=7,
178layout=torch.sparse_bsc)
179# _ccol_indices
180tensor([0, 4, 7], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
181# _row_indices
182tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
183# _values
184tensor([[[ 0., 1., 0.],
185[ 0., 4., 0.]],
186
187[[ 6., 7., 8.],
188[ 0., 0., 0.]],
189
190[[ 0., 9., 0.],
191[13., 0., 14.]],
192
193[[ 0., 0., 0.],
194[20., 21., 22.]],
195
196[[ 2., 0., 3.],
197[ 0., 5., 0.]],
198
199[[10., 11., 12.],
200[15., 16., 17.]],
201
202[[ 0., 18., 19.],
203[ 0., 23., 24.]]], device='cuda:0')
204
205
206########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
207# sparse tensor
208tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 1, 2, 3],
209[0, 1, 2, 3],
210[0, 1, 2, 3]],
211
212[[0, 1, 2, 3],
213[0, 1, 2, 3],
214[0, 1, 2, 3]]]),
215row_indices=tensor([[[0, 0, 0],
216[0, 0, 0],
217[0, 0, 0]],
218
219[[0, 0, 0],
220[0, 0, 0],
221[0, 0, 0]]]),
222values=tensor([[[[[1.],
223[3.]],
224
225[[2.],
226[0.]],
227
228[[0.],
229[4.]]],
230
231
232[[[1.],
233[4.]],
234
235[[2.],
236[0.]],
237
238[[3.],
239[0.]]],
240
241
242[[[1.],
243[2.]],
244
245[[0.],
246[3.]],
247
248[[0.],
249[4.]]]],
250
251
252
253[[[[0.],
254[2.]],
255
256[[1.],
257[3.]],
258
259[[0.],
260[4.]]],
261
262
263[[[1.],
264[3.]],
265
266[[0.],
267[4.]],
268
269[[2.],
270[0.]]],
271
272
273[[[1.],
274[0.]],
275
276[[2.],
277[4.]],
278
279[[3.],
280[0.]]]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3), nnz=3,
281dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_bsc)
282# _ccol_indices
283tensor([[[0, 1, 2, 3],
284[0, 1, 2, 3],
285[0, 1, 2, 3]],
286
287[[0, 1, 2, 3],
288[0, 1, 2, 3],
289[0, 1, 2, 3]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
290# _row_indices
291tensor([[[0, 0, 0],
292[0, 0, 0],
293[0, 0, 0]],
294
295[[0, 0, 0],
296[0, 0, 0],
297[0, 0, 0]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
298# _values
299tensor([[[[[1.],
300[3.]],
301
302[[2.],
303[0.]],
304
305[[0.],
306[4.]]],
307
308
309[[[1.],
310[4.]],
311
312[[2.],
313[0.]],
314
315[[3.],
316[0.]]],
317
318
319[[[1.],
320[2.]],
321
322[[0.],
323[3.]],
324
325[[0.],
326[4.]]]],
327
328
329
330[[[[0.],
331[2.]],
332
333[[1.],
334[3.]],
335
336[[0.],
337[4.]]],
338
339
340[[[1.],
341[3.]],
342
343[[0.],
344[4.]],
345
346[[2.],
347[0.]]],
348
349
350[[[1.],
351[0.]],
352
353[[2.],
354[4.]],
355
356[[3.],
357[0.]]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
358
359########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ##########
360# sparse tensor
361tensor(ccol_indices=tensor([0, 4, 7]),
362row_indices=tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3]),
363values=tensor([[[ 0., 1., 0.],
364[ 0., 4., 0.]],
365
366[[ 6., 7., 8.],
367[ 0., 0., 0.]],
368
369[[ 0., 9., 0.],
370[13., 0., 14.]],
371
372[[ 0., 0., 0.],
373[20., 21., 22.]],
374
375[[ 2., 0., 3.],
376[ 0., 5., 0.]],
377
378[[10., 11., 12.],
379[15., 16., 17.]],
380
381[[ 0., 18., 19.],
382[ 0., 23., 24.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=7,
383dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_bsc)
384# _ccol_indices
385tensor([0, 4, 7], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
386# _row_indices
387tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
388# _values
389tensor([[[ 0., 1., 0.],
390[ 0., 4., 0.]],
391
392[[ 6., 7., 8.],
393[ 0., 0., 0.]],
394
395[[ 0., 9., 0.],
396[13., 0., 14.]],
397
398[[ 0., 0., 0.],
399[20., 21., 22.]],
400
401[[ 2., 0., 3.],
402[ 0., 5., 0.]],
403
404[[10., 11., 12.],
405[15., 16., 17.]],
406
407[[ 0., 18., 19.],
408[ 0., 23., 24.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
409
410
411########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
412# sparse tensor
413tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 1, 2, 3],
414[0, 1, 2, 3],
415[0, 1, 2, 3]],
416
417[[0, 1, 2, 3],
418[0, 1, 2, 3],
419[0, 1, 2, 3]]]),
420row_indices=tensor([[[0, 0, 0],
421[0, 0, 0],
422[0, 0, 0]],
423
424[[0, 0, 0],
425[0, 0, 0],
426[0, 0, 0]]]),
427values=tensor([[[[[1.],
428[3.]],
429
430[[2.],
431[0.]],
432
433[[0.],
434[4.]]],
435
436
437[[[1.],
438[4.]],
439
440[[2.],
441[0.]],
442
443[[3.],
444[0.]]],
445
446
447[[[1.],
448[2.]],
449
450[[0.],
451[3.]],
452
453[[0.],
454[4.]]]],
455
456
457
458[[[[0.],
459[2.]],
460
461[[1.],
462[3.]],
463
464[[0.],
465[4.]]],
466
467
468[[[1.],
469[3.]],
470
471[[0.],
472[4.]],
473
474[[2.],
475[0.]]],
476
477
478[[[1.],
479[0.]],
480
481[[2.],
482[4.]],
483
484[[3.],
485[0.]]]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3), nnz=3,
486layout=torch.sparse_bsc)
487# _ccol_indices
488tensor([[[0, 1, 2, 3],
489[0, 1, 2, 3],
490[0, 1, 2, 3]],
491
492[[0, 1, 2, 3],
493[0, 1, 2, 3],
494[0, 1, 2, 3]]], device='cuda:0')
495# _row_indices
496tensor([[[0, 0, 0],
497[0, 0, 0],
498[0, 0, 0]],
499
500[[0, 0, 0],
501[0, 0, 0],
502[0, 0, 0]]], device='cuda:0')
503# _values
504tensor([[[[[1.],
505[3.]],
506
507[[2.],
508[0.]],
509
510[[0.],
511[4.]]],
512
513
514[[[1.],
515[4.]],
516
517[[2.],
518[0.]],
519
520[[3.],
521[0.]]],
522
523
524[[[1.],
525[2.]],
526
527[[0.],
528[3.]],
529
530[[0.],
531[4.]]]],
532
533
534
535[[[[0.],
536[2.]],
537
538[[1.],
539[3.]],
540
541[[0.],
542[4.]]],
543
544
545[[[1.],
546[3.]],
547
548[[0.],
549[4.]],
550
551[[2.],
552[0.]]],
553
554
555[[[1.],
556[0.]],
557
558[[2.],
559[4.]],
560
561[[3.],
562[0.]]]]], device='cuda:0')
563
564########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ##########
565# sparse tensor
566tensor(ccol_indices=tensor([0, 4, 7]),
567row_indices=tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3]),
568values=tensor([[[ 0., 1., 0.],
569[ 0., 4., 0.]],
570
571[[ 6., 7., 8.],
572[ 0., 0., 0.]],
573
574[[ 0., 9., 0.],
575[13., 0., 14.]],
576
577[[ 0., 0., 0.],
578[20., 21., 22.]],
579
580[[ 2., 0., 3.],
581[ 0., 5., 0.]],
582
583[[10., 11., 12.],
584[15., 16., 17.]],
585
586[[ 0., 18., 19.],
587[ 0., 23., 24.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=7,
588layout=torch.sparse_bsc)
589# _ccol_indices
590tensor([0, 4, 7], device='cuda:0')
591# _row_indices
592tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3], device='cuda:0')
593# _values
594tensor([[[ 0., 1., 0.],
595[ 0., 4., 0.]],
596
597[[ 6., 7., 8.],
598[ 0., 0., 0.]],
599
600[[ 0., 9., 0.],
601[13., 0., 14.]],
602
603[[ 0., 0., 0.],
604[20., 21., 22.]],
605
606[[ 2., 0., 3.],
607[ 0., 5., 0.]],
608
609[[10., 11., 12.],
610[15., 16., 17.]],
611
612[[ 0., 18., 19.],
613[ 0., 23., 24.]]], device='cuda:0')
614
615
616########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
617# sparse tensor
618tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 1, 2, 3],
619[0, 1, 2, 3],
620[0, 1, 2, 3]],
621
622[[0, 1, 2, 3],
623[0, 1, 2, 3],
624[0, 1, 2, 3]]]),
625row_indices=tensor([[[0, 0, 0],
626[0, 0, 0],
627[0, 0, 0]],
628
629[[0, 0, 0],
630[0, 0, 0],
631[0, 0, 0]]]),
632values=tensor([[[[[1.],
633[3.]],
634
635[[2.],
636[0.]],
637
638[[0.],
639[4.]]],
640
641
642[[[1.],
643[4.]],
644
645[[2.],
646[0.]],
647
648[[3.],
649[0.]]],
650
651
652[[[1.],
653[2.]],
654
655[[0.],
656[3.]],
657
658[[0.],
659[4.]]]],
660
661
662
663[[[[0.],
664[2.]],
665
666[[1.],
667[3.]],
668
669[[0.],
670[4.]]],
671
672
673[[[1.],
674[3.]],
675
676[[0.],
677[4.]],
678
679[[2.],
680[0.]]],
681
682
683[[[1.],
684[0.]],
685
686[[2.],
687[4.]],
688
689[[3.],
690[0.]]]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3), nnz=3,
691dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_bsc)
692# _ccol_indices
693tensor([[[0, 1, 2, 3],
694[0, 1, 2, 3],
695[0, 1, 2, 3]],
696
697[[0, 1, 2, 3],
698[0, 1, 2, 3],
699[0, 1, 2, 3]]], device='cuda:0')
700# _row_indices
701tensor([[[0, 0, 0],
702[0, 0, 0],
703[0, 0, 0]],
704
705[[0, 0, 0],
706[0, 0, 0],
707[0, 0, 0]]], device='cuda:0')
708# _values
709tensor([[[[[1.],
710[3.]],
711
712[[2.],
713[0.]],
714
715[[0.],
716[4.]]],
717
718
719[[[1.],
720[4.]],
721
722[[2.],
723[0.]],
724
725[[3.],
726[0.]]],
727
728
729[[[1.],
730[2.]],
731
732[[0.],
733[3.]],
734
735[[0.],
736[4.]]]],
737
738
739
740[[[[0.],
741[2.]],
742
743[[1.],
744[3.]],
745
746[[0.],
747[4.]]],
748
749
750[[[1.],
751[3.]],
752
753[[0.],
754[4.]],
755
756[[2.],
757[0.]]],
758
759
760[[[1.],
761[0.]],
762
763[[2.],
764[4.]],
765
766[[3.],
767[0.]]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
768
769########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ##########
770# sparse tensor
771tensor(ccol_indices=tensor([0, 4, 7]),
772row_indices=tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3]),
773values=tensor([[[ 0., 1., 0.],
774[ 0., 4., 0.]],
775
776[[ 6., 7., 8.],
777[ 0., 0., 0.]],
778
779[[ 0., 9., 0.],
780[13., 0., 14.]],
781
782[[ 0., 0., 0.],
783[20., 21., 22.]],
784
785[[ 2., 0., 3.],
786[ 0., 5., 0.]],
787
788[[10., 11., 12.],
789[15., 16., 17.]],
790
791[[ 0., 18., 19.],
792[ 0., 23., 24.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6), nnz=7,
793dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_bsc)
794# _ccol_indices
795tensor([0, 4, 7], device='cuda:0')
796# _row_indices
797tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3], device='cuda:0')
798# _values
799tensor([[[ 0., 1., 0.],
800[ 0., 4., 0.]],
801
802[[ 6., 7., 8.],
803[ 0., 0., 0.]],
804
805[[ 0., 9., 0.],
806[13., 0., 14.]],
807
808[[ 0., 0., 0.],
809[20., 21., 22.]],
810
811[[ 2., 0., 3.],
812[ 0., 5., 0.]],
813
814[[10., 11., 12.],
815[15., 16., 17.]],
816
817[[ 0., 18., 19.],
818[ 0., 23., 24.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
819
820
821########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
822# sparse tensor
823tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 1, 2, 3],
824[0, 1, 2, 3],
825[0, 1, 2, 3]],
826
827[[0, 1, 2, 3],
828[0, 1, 2, 3],
829[0, 1, 2, 3]]]),
830row_indices=tensor([[[0, 0, 0],
831[0, 0, 0],
832[0, 0, 0]],
833
834[[0, 0, 0],
835[0, 0, 0],
836[0, 0, 0]]]),
837values=tensor([[[[[[1., 2., 3., 4.]],
838
839[[3., 4., 5., 6.]]],
840
841
842[[[2., 3., 4., 5.]],
843
844[[0., 0., 0., 0.]]],
845
846
847[[[0., 0., 0., 0.]],
848
849[[4., 5., 6., 7.]]]],
850
851
852
853[[[[1., 2., 3., 4.]],
854
855[[4., 5., 6., 7.]]],
856
857
858[[[2., 3., 4., 5.]],
859
860[[0., 0., 0., 0.]]],
861
862
863[[[3., 4., 5., 6.]],
864
865[[0., 0., 0., 0.]]]],
866
867
868
869[[[[1., 2., 3., 4.]],
870
871[[2., 3., 4., 5.]]],
872
873
874[[[0., 0., 0., 0.]],
875
876[[3., 4., 5., 6.]]],
877
878
879[[[0., 0., 0., 0.]],
880
881[[4., 5., 6., 7.]]]]],
882
883
884
885
886[[[[[0., 0., 0., 0.]],
887
888[[2., 3., 4., 5.]]],
889
890
891[[[1., 2., 3., 4.]],
892
893[[3., 4., 5., 6.]]],
894
895
896[[[0., 0., 0., 0.]],
897
898[[4., 5., 6., 7.]]]],
899
900
901
902[[[[1., 2., 3., 4.]],
903
904[[3., 4., 5., 6.]]],
905
906
907[[[0., 0., 0., 0.]],
908
909[[4., 5., 6., 7.]]],
910
911
912[[[2., 3., 4., 5.]],
913
914[[0., 0., 0., 0.]]]],
915
916
917
918[[[[1., 2., 3., 4.]],
919
920[[0., 0., 0., 0.]]],
921
922
923[[[2., 3., 4., 5.]],
924
925[[4., 5., 6., 7.]]],
926
927
928[[[3., 4., 5., 6.]],
929
930[[0., 0., 0., 0.]]]]]]), device='cuda:0',
931size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=3, layout=torch.sparse_bsc)
932# _ccol_indices
933tensor([[[0, 1, 2, 3],
934[0, 1, 2, 3],
935[0, 1, 2, 3]],
936
937[[0, 1, 2, 3],
938[0, 1, 2, 3],
939[0, 1, 2, 3]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
940# _row_indices
941tensor([[[0, 0, 0],
942[0, 0, 0],
943[0, 0, 0]],
944
945[[0, 0, 0],
946[0, 0, 0],
947[0, 0, 0]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
948# _values
949tensor([[[[[[1., 2., 3., 4.]],
950
951[[3., 4., 5., 6.]]],
952
953
954[[[2., 3., 4., 5.]],
955
956[[0., 0., 0., 0.]]],
957
958
959[[[0., 0., 0., 0.]],
960
961[[4., 5., 6., 7.]]]],
962
963
964
965[[[[1., 2., 3., 4.]],
966
967[[4., 5., 6., 7.]]],
968
969
970[[[2., 3., 4., 5.]],
971
972[[0., 0., 0., 0.]]],
973
974
975[[[3., 4., 5., 6.]],
976
977[[0., 0., 0., 0.]]]],
978
979
980
981[[[[1., 2., 3., 4.]],
982
983[[2., 3., 4., 5.]]],
984
985
986[[[0., 0., 0., 0.]],
987
988[[3., 4., 5., 6.]]],
989
990
991[[[0., 0., 0., 0.]],
992
993[[4., 5., 6., 7.]]]]],
994
995
996
997
998[[[[[0., 0., 0., 0.]],
999
1000[[2., 3., 4., 5.]]],
1001
1002
1003[[[1., 2., 3., 4.]],
1004
1005[[3., 4., 5., 6.]]],
1006
1007
1008[[[0., 0., 0., 0.]],
1009
1010[[4., 5., 6., 7.]]]],
1011
1012
1013
1014[[[[1., 2., 3., 4.]],
1015
1016[[3., 4., 5., 6.]]],
1017
1018
1019[[[0., 0., 0., 0.]],
1020
1021[[4., 5., 6., 7.]]],
1022
1023
1024[[[2., 3., 4., 5.]],
1025
1026[[0., 0., 0., 0.]]]],
1027
1028
1029
1030[[[[1., 2., 3., 4.]],
1031
1032[[0., 0., 0., 0.]]],
1033
1034
1035[[[2., 3., 4., 5.]],
1036
1037[[4., 5., 6., 7.]]],
1038
1039
1040[[[3., 4., 5., 6.]],
1041
1042[[0., 0., 0., 0.]]]]]], device='cuda:0')
1043
1044########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
1045# sparse tensor
1046tensor(ccol_indices=tensor([0, 4, 7]),
1047row_indices=tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3]),
1048values=tensor([[[[[ 0., 0.],
1049[ 0., 0.],
1050[ 0., 0.],
1051[ 0., 0.]],
1052
1053[[ 1., 11.],
1054[ 2., 12.],
1055[ 3., 13.],
1056[ 4., 14.]],
1057
1058[[ 0., 0.],
1059[ 0., 0.],
1060[ 0., 0.],
1061[ 0., 0.]]],
1062
1063
1064[[[ 0., 0.],
1065[ 0., 0.],
1066[ 0., 0.],
1067[ 0., 0.]],
1068
1069[[ 4., 14.],
1070[ 5., 15.],
1071[ 6., 16.],
1072[ 7., 17.]],
1073
1074[[ 0., 0.],
1075[ 0., 0.],
1076[ 0., 0.],
1077[ 0., 0.]]]],
1078
1079
1080
1081[[[[ 6., 16.],
1082[ 7., 17.],
1083[ 8., 18.],
1084[ 9., 19.]],
1085
1086[[ 7., 17.],
1087[ 8., 18.],
1088[ 9., 19.],
1089[10., 20.]],
1090
1091[[ 8., 18.],
1092[ 9., 19.],
1093[10., 20.],
1094[11., 21.]]],
1095
1096
1097[[[ 0., 0.],
1098[ 0., 0.],
1099[ 0., 0.],
1100[ 0., 0.]],
1101
1102[[ 0., 0.],
1103[ 0., 0.],
1104[ 0., 0.],
1105[ 0., 0.]],
1106
1107[[ 0., 0.],
1108[ 0., 0.],
1109[ 0., 0.],
1110[ 0., 0.]]]],
1111
1112
1113
1114[[[[ 0., 0.],
1115[ 0., 0.],
1116[ 0., 0.],
1117[ 0., 0.]],
1118
1119[[ 9., 19.],
1120[10., 20.],
1121[11., 21.],
1122[12., 22.]],
1123
1124[[ 0., 0.],
1125[ 0., 0.],
1126[ 0., 0.],
1127[ 0., 0.]]],
1128
1129
1130[[[13., 23.],
1131[14., 24.],
1132[15., 25.],
1133[16., 26.]],
1134
1135[[ 0., 0.],
1136[ 0., 0.],
1137[ 0., 0.],
1138[ 0., 0.]],
1139
1140[[14., 24.],
1141[15., 25.],
1142[16., 26.],
1143[17., 27.]]]],
1144
1145
1146
1147[[[[ 0., 0.],
1148[ 0., 0.],
1149[ 0., 0.],
1150[ 0., 0.]],
1151
1152[[ 0., 0.],
1153[ 0., 0.],
1154[ 0., 0.],
1155[ 0., 0.]],
1156
1157[[ 0., 0.],
1158[ 0., 0.],
1159[ 0., 0.],
1160[ 0., 0.]]],
1161
1162
1163[[[20., 30.],
1164[21., 31.],
1165[22., 32.],
1166[23., 33.]],
1167
1168[[21., 31.],
1169[22., 32.],
1170[23., 33.],
1171[24., 34.]],
1172
1173[[22., 32.],
1174[23., 33.],
1175[24., 34.],
1176[25., 35.]]]],
1177
1178
1179
1180[[[[ 2., 12.],
1181[ 3., 13.],
1182[ 4., 14.],
1183[ 5., 15.]],
1184
1185[[ 0., 0.],
1186[ 0., 0.],
1187[ 0., 0.],
1188[ 0., 0.]],
1189
1190[[ 3., 13.],
1191[ 4., 14.],
1192[ 5., 15.],
1193[ 6., 16.]]],
1194
1195
1196[[[ 0., 0.],
1197[ 0., 0.],
1198[ 0., 0.],
1199[ 0., 0.]],
1200
1201[[ 5., 15.],
1202[ 6., 16.],
1203[ 7., 17.],
1204[ 8., 18.]],
1205
1206[[ 0., 0.],
1207[ 0., 0.],
1208[ 0., 0.],
1209[ 0., 0.]]]],
1210
1211
1212
1213[[[[10., 20.],
1214[11., 21.],
1215[12., 22.],
1216[13., 23.]],
1217
1218[[11., 21.],
1219[12., 22.],
1220[13., 23.],
1221[14., 24.]],
1222
1223[[12., 22.],
1224[13., 23.],
1225[14., 24.],
1226[15., 25.]]],
1227
1228
1229[[[15., 25.],
1230[16., 26.],
1231[17., 27.],
1232[18., 28.]],
1233
1234[[16., 26.],
1235[17., 27.],
1236[18., 28.],
1237[19., 29.]],
1238
1239[[17., 27.],
1240[18., 28.],
1241[19., 29.],
1242[20., 30.]]]],
1243
1244
1245
1246[[[[ 0., 0.],
1247[ 0., 0.],
1248[ 0., 0.],
1249[ 0., 0.]],
1250
1251[[18., 28.],
1252[19., 29.],
1253[20., 30.],
1254[21., 31.]],
1255
1256[[19., 29.],
1257[20., 30.],
1258[21., 31.],
1259[22., 32.]]],
1260
1261
1262[[[ 0., 0.],
1263[ 0., 0.],
1264[ 0., 0.],
1265[ 0., 0.]],
1266
1267[[23., 33.],
1268[24., 34.],
1269[25., 35.],
1270[26., 36.]],
1271
1272[[24., 34.],
1273[25., 35.],
1274[26., 36.],
1275[27., 37.]]]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
1276nnz=7, layout=torch.sparse_bsc)
1277# _ccol_indices
1278tensor([0, 4, 7], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
1279# _row_indices
1280tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
1281# _values
1282tensor([[[[[ 0., 0.],
1283[ 0., 0.],
1284[ 0., 0.],
1285[ 0., 0.]],
1286
1287[[ 1., 11.],
1288[ 2., 12.],
1289[ 3., 13.],
1290[ 4., 14.]],
1291
1292[[ 0., 0.],
1293[ 0., 0.],
1294[ 0., 0.],
1295[ 0., 0.]]],
1296
1297
1298[[[ 0., 0.],
1299[ 0., 0.],
1300[ 0., 0.],
1301[ 0., 0.]],
1302
1303[[ 4., 14.],
1304[ 5., 15.],
1305[ 6., 16.],
1306[ 7., 17.]],
1307
1308[[ 0., 0.],
1309[ 0., 0.],
1310[ 0., 0.],
1311[ 0., 0.]]]],
1312
1313
1314
1315[[[[ 6., 16.],
1316[ 7., 17.],
1317[ 8., 18.],
1318[ 9., 19.]],
1319
1320[[ 7., 17.],
1321[ 8., 18.],
1322[ 9., 19.],
1323[10., 20.]],
1324
1325[[ 8., 18.],
1326[ 9., 19.],
1327[10., 20.],
1328[11., 21.]]],
1329
1330
1331[[[ 0., 0.],
1332[ 0., 0.],
1333[ 0., 0.],
1334[ 0., 0.]],
1335
1336[[ 0., 0.],
1337[ 0., 0.],
1338[ 0., 0.],
1339[ 0., 0.]],
1340
1341[[ 0., 0.],
1342[ 0., 0.],
1343[ 0., 0.],
1344[ 0., 0.]]]],
1345
1346
1347
1348[[[[ 0., 0.],
1349[ 0., 0.],
1350[ 0., 0.],
1351[ 0., 0.]],
1352
1353[[ 9., 19.],
1354[10., 20.],
1355[11., 21.],
1356[12., 22.]],
1357
1358[[ 0., 0.],
1359[ 0., 0.],
1360[ 0., 0.],
1361[ 0., 0.]]],
1362
1363
1364[[[13., 23.],
1365[14., 24.],
1366[15., 25.],
1367[16., 26.]],
1368
1369[[ 0., 0.],
1370[ 0., 0.],
1371[ 0., 0.],
1372[ 0., 0.]],
1373
1374[[14., 24.],
1375[15., 25.],
1376[16., 26.],
1377[17., 27.]]]],
1378
1379
1380
1381[[[[ 0., 0.],
1382[ 0., 0.],
1383[ 0., 0.],
1384[ 0., 0.]],
1385
1386[[ 0., 0.],
1387[ 0., 0.],
1388[ 0., 0.],
1389[ 0., 0.]],
1390
1391[[ 0., 0.],
1392[ 0., 0.],
1393[ 0., 0.],
1394[ 0., 0.]]],
1395
1396
1397[[[20., 30.],
1398[21., 31.],
1399[22., 32.],
1400[23., 33.]],
1401
1402[[21., 31.],
1403[22., 32.],
1404[23., 33.],
1405[24., 34.]],
1406
1407[[22., 32.],
1408[23., 33.],
1409[24., 34.],
1410[25., 35.]]]],
1411
1412
1413
1414[[[[ 2., 12.],
1415[ 3., 13.],
1416[ 4., 14.],
1417[ 5., 15.]],
1418
1419[[ 0., 0.],
1420[ 0., 0.],
1421[ 0., 0.],
1422[ 0., 0.]],
1423
1424[[ 3., 13.],
1425[ 4., 14.],
1426[ 5., 15.],
1427[ 6., 16.]]],
1428
1429
1430[[[ 0., 0.],
1431[ 0., 0.],
1432[ 0., 0.],
1433[ 0., 0.]],
1434
1435[[ 5., 15.],
1436[ 6., 16.],
1437[ 7., 17.],
1438[ 8., 18.]],
1439
1440[[ 0., 0.],
1441[ 0., 0.],
1442[ 0., 0.],
1443[ 0., 0.]]]],
1444
1445
1446
1447[[[[10., 20.],
1448[11., 21.],
1449[12., 22.],
1450[13., 23.]],
1451
1452[[11., 21.],
1453[12., 22.],
1454[13., 23.],
1455[14., 24.]],
1456
1457[[12., 22.],
1458[13., 23.],
1459[14., 24.],
1460[15., 25.]]],
1461
1462
1463[[[15., 25.],
1464[16., 26.],
1465[17., 27.],
1466[18., 28.]],
1467
1468[[16., 26.],
1469[17., 27.],
1470[18., 28.],
1471[19., 29.]],
1472
1473[[17., 27.],
1474[18., 28.],
1475[19., 29.],
1476[20., 30.]]]],
1477
1478
1479
1480[[[[ 0., 0.],
1481[ 0., 0.],
1482[ 0., 0.],
1483[ 0., 0.]],
1484
1485[[18., 28.],
1486[19., 29.],
1487[20., 30.],
1488[21., 31.]],
1489
1490[[19., 29.],
1491[20., 30.],
1492[21., 31.],
1493[22., 32.]]],
1494
1495
1496[[[ 0., 0.],
1497[ 0., 0.],
1498[ 0., 0.],
1499[ 0., 0.]],
1500
1501[[23., 33.],
1502[24., 34.],
1503[25., 35.],
1504[26., 36.]],
1505
1506[[24., 34.],
1507[25., 35.],
1508[26., 36.],
1509[27., 37.]]]]], device='cuda:0')
1510
1511
1512########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
1513# sparse tensor
1514tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 1, 2, 3],
1515[0, 1, 2, 3],
1516[0, 1, 2, 3]],
1517
1518[[0, 1, 2, 3],
1519[0, 1, 2, 3],
1520[0, 1, 2, 3]]]),
1521row_indices=tensor([[[0, 0, 0],
1522[0, 0, 0],
1523[0, 0, 0]],
1524
1525[[0, 0, 0],
1526[0, 0, 0],
1527[0, 0, 0]]]),
1528values=tensor([[[[[[1., 2., 3., 4.]],
1529
1530[[3., 4., 5., 6.]]],
1531
1532
1533[[[2., 3., 4., 5.]],
1534
1535[[0., 0., 0., 0.]]],
1536
1537
1538[[[0., 0., 0., 0.]],
1539
1540[[4., 5., 6., 7.]]]],
1541
1542
1543
1544[[[[1., 2., 3., 4.]],
1545
1546[[4., 5., 6., 7.]]],
1547
1548
1549[[[2., 3., 4., 5.]],
1550
1551[[0., 0., 0., 0.]]],
1552
1553
1554[[[3., 4., 5., 6.]],
1555
1556[[0., 0., 0., 0.]]]],
1557
1558
1559
1560[[[[1., 2., 3., 4.]],
1561
1562[[2., 3., 4., 5.]]],
1563
1564
1565[[[0., 0., 0., 0.]],
1566
1567[[3., 4., 5., 6.]]],
1568
1569
1570[[[0., 0., 0., 0.]],
1571
1572[[4., 5., 6., 7.]]]]],
1573
1574
1575
1576
1577[[[[[0., 0., 0., 0.]],
1578
1579[[2., 3., 4., 5.]]],
1580
1581
1582[[[1., 2., 3., 4.]],
1583
1584[[3., 4., 5., 6.]]],
1585
1586
1587[[[0., 0., 0., 0.]],
1588
1589[[4., 5., 6., 7.]]]],
1590
1591
1592
1593[[[[1., 2., 3., 4.]],
1594
1595[[3., 4., 5., 6.]]],
1596
1597
1598[[[0., 0., 0., 0.]],
1599
1600[[4., 5., 6., 7.]]],
1601
1602
1603[[[2., 3., 4., 5.]],
1604
1605[[0., 0., 0., 0.]]]],
1606
1607
1608
1609[[[[1., 2., 3., 4.]],
1610
1611[[0., 0., 0., 0.]]],
1612
1613
1614[[[2., 3., 4., 5.]],
1615
1616[[4., 5., 6., 7.]]],
1617
1618
1619[[[3., 4., 5., 6.]],
1620
1621[[0., 0., 0., 0.]]]]]]), device='cuda:0',
1622size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=3, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_bsc)
1623# _ccol_indices
1624tensor([[[0, 1, 2, 3],
1625[0, 1, 2, 3],
1626[0, 1, 2, 3]],
1627
1628[[0, 1, 2, 3],
1629[0, 1, 2, 3],
1630[0, 1, 2, 3]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
1631# _row_indices
1632tensor([[[0, 0, 0],
1633[0, 0, 0],
1634[0, 0, 0]],
1635
1636[[0, 0, 0],
1637[0, 0, 0],
1638[0, 0, 0]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
1639# _values
1640tensor([[[[[[1., 2., 3., 4.]],
1641
1642[[3., 4., 5., 6.]]],
1643
1644
1645[[[2., 3., 4., 5.]],
1646
1647[[0., 0., 0., 0.]]],
1648
1649
1650[[[0., 0., 0., 0.]],
1651
1652[[4., 5., 6., 7.]]]],
1653
1654
1655
1656[[[[1., 2., 3., 4.]],
1657
1658[[4., 5., 6., 7.]]],
1659
1660
1661[[[2., 3., 4., 5.]],
1662
1663[[0., 0., 0., 0.]]],
1664
1665
1666[[[3., 4., 5., 6.]],
1667
1668[[0., 0., 0., 0.]]]],
1669
1670
1671
1672[[[[1., 2., 3., 4.]],
1673
1674[[2., 3., 4., 5.]]],
1675
1676
1677[[[0., 0., 0., 0.]],
1678
1679[[3., 4., 5., 6.]]],
1680
1681
1682[[[0., 0., 0., 0.]],
1683
1684[[4., 5., 6., 7.]]]]],
1685
1686
1687
1688
1689[[[[[0., 0., 0., 0.]],
1690
1691[[2., 3., 4., 5.]]],
1692
1693
1694[[[1., 2., 3., 4.]],
1695
1696[[3., 4., 5., 6.]]],
1697
1698
1699[[[0., 0., 0., 0.]],
1700
1701[[4., 5., 6., 7.]]]],
1702
1703
1704
1705[[[[1., 2., 3., 4.]],
1706
1707[[3., 4., 5., 6.]]],
1708
1709
1710[[[0., 0., 0., 0.]],
1711
1712[[4., 5., 6., 7.]]],
1713
1714
1715[[[2., 3., 4., 5.]],
1716
1717[[0., 0., 0., 0.]]]],
1718
1719
1720
1721[[[[1., 2., 3., 4.]],
1722
1723[[0., 0., 0., 0.]]],
1724
1725
1726[[[2., 3., 4., 5.]],
1727
1728[[4., 5., 6., 7.]]],
1729
1730
1731[[[3., 4., 5., 6.]],
1732
1733[[0., 0., 0., 0.]]]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
1734
1735########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
1736# sparse tensor
1737tensor(ccol_indices=tensor([0, 4, 7]),
1738row_indices=tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3]),
1739values=tensor([[[[[ 0., 0.],
1740[ 0., 0.],
1741[ 0., 0.],
1742[ 0., 0.]],
1743
1744[[ 1., 11.],
1745[ 2., 12.],
1746[ 3., 13.],
1747[ 4., 14.]],
1748
1749[[ 0., 0.],
1750[ 0., 0.],
1751[ 0., 0.],
1752[ 0., 0.]]],
1753
1754
1755[[[ 0., 0.],
1756[ 0., 0.],
1757[ 0., 0.],
1758[ 0., 0.]],
1759
1760[[ 4., 14.],
1761[ 5., 15.],
1762[ 6., 16.],
1763[ 7., 17.]],
1764
1765[[ 0., 0.],
1766[ 0., 0.],
1767[ 0., 0.],
1768[ 0., 0.]]]],
1769
1770
1771
1772[[[[ 6., 16.],
1773[ 7., 17.],
1774[ 8., 18.],
1775[ 9., 19.]],
1776
1777[[ 7., 17.],
1778[ 8., 18.],
1779[ 9., 19.],
1780[10., 20.]],
1781
1782[[ 8., 18.],
1783[ 9., 19.],
1784[10., 20.],
1785[11., 21.]]],
1786
1787
1788[[[ 0., 0.],
1789[ 0., 0.],
1790[ 0., 0.],
1791[ 0., 0.]],
1792
1793[[ 0., 0.],
1794[ 0., 0.],
1795[ 0., 0.],
1796[ 0., 0.]],
1797
1798[[ 0., 0.],
1799[ 0., 0.],
1800[ 0., 0.],
1801[ 0., 0.]]]],
1802
1803
1804
1805[[[[ 0., 0.],
1806[ 0., 0.],
1807[ 0., 0.],
1808[ 0., 0.]],
1809
1810[[ 9., 19.],
1811[10., 20.],
1812[11., 21.],
1813[12., 22.]],
1814
1815[[ 0., 0.],
1816[ 0., 0.],
1817[ 0., 0.],
1818[ 0., 0.]]],
1819
1820
1821[[[13., 23.],
1822[14., 24.],
1823[15., 25.],
1824[16., 26.]],
1825
1826[[ 0., 0.],
1827[ 0., 0.],
1828[ 0., 0.],
1829[ 0., 0.]],
1830
1831[[14., 24.],
1832[15., 25.],
1833[16., 26.],
1834[17., 27.]]]],
1835
1836
1837
1838[[[[ 0., 0.],
1839[ 0., 0.],
1840[ 0., 0.],
1841[ 0., 0.]],
1842
1843[[ 0., 0.],
1844[ 0., 0.],
1845[ 0., 0.],
1846[ 0., 0.]],
1847
1848[[ 0., 0.],
1849[ 0., 0.],
1850[ 0., 0.],
1851[ 0., 0.]]],
1852
1853
1854[[[20., 30.],
1855[21., 31.],
1856[22., 32.],
1857[23., 33.]],
1858
1859[[21., 31.],
1860[22., 32.],
1861[23., 33.],
1862[24., 34.]],
1863
1864[[22., 32.],
1865[23., 33.],
1866[24., 34.],
1867[25., 35.]]]],
1868
1869
1870
1871[[[[ 2., 12.],
1872[ 3., 13.],
1873[ 4., 14.],
1874[ 5., 15.]],
1875
1876[[ 0., 0.],
1877[ 0., 0.],
1878[ 0., 0.],
1879[ 0., 0.]],
1880
1881[[ 3., 13.],
1882[ 4., 14.],
1883[ 5., 15.],
1884[ 6., 16.]]],
1885
1886
1887[[[ 0., 0.],
1888[ 0., 0.],
1889[ 0., 0.],
1890[ 0., 0.]],
1891
1892[[ 5., 15.],
1893[ 6., 16.],
1894[ 7., 17.],
1895[ 8., 18.]],
1896
1897[[ 0., 0.],
1898[ 0., 0.],
1899[ 0., 0.],
1900[ 0., 0.]]]],
1901
1902
1903
1904[[[[10., 20.],
1905[11., 21.],
1906[12., 22.],
1907[13., 23.]],
1908
1909[[11., 21.],
1910[12., 22.],
1911[13., 23.],
1912[14., 24.]],
1913
1914[[12., 22.],
1915[13., 23.],
1916[14., 24.],
1917[15., 25.]]],
1918
1919
1920[[[15., 25.],
1921[16., 26.],
1922[17., 27.],
1923[18., 28.]],
1924
1925[[16., 26.],
1926[17., 27.],
1927[18., 28.],
1928[19., 29.]],
1929
1930[[17., 27.],
1931[18., 28.],
1932[19., 29.],
1933[20., 30.]]]],
1934
1935
1936
1937[[[[ 0., 0.],
1938[ 0., 0.],
1939[ 0., 0.],
1940[ 0., 0.]],
1941
1942[[18., 28.],
1943[19., 29.],
1944[20., 30.],
1945[21., 31.]],
1946
1947[[19., 29.],
1948[20., 30.],
1949[21., 31.],
1950[22., 32.]]],
1951
1952
1953[[[ 0., 0.],
1954[ 0., 0.],
1955[ 0., 0.],
1956[ 0., 0.]],
1957
1958[[23., 33.],
1959[24., 34.],
1960[25., 35.],
1961[26., 36.]],
1962
1963[[24., 34.],
1964[25., 35.],
1965[26., 36.],
1966[27., 37.]]]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
1967nnz=7, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_bsc)
1968# _ccol_indices
1969tensor([0, 4, 7], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
1970# _row_indices
1971tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
1972# _values
1973tensor([[[[[ 0., 0.],
1974[ 0., 0.],
1975[ 0., 0.],
1976[ 0., 0.]],
1977
1978[[ 1., 11.],
1979[ 2., 12.],
1980[ 3., 13.],
1981[ 4., 14.]],
1982
1983[[ 0., 0.],
1984[ 0., 0.],
1985[ 0., 0.],
1986[ 0., 0.]]],
1987
1988
1989[[[ 0., 0.],
1990[ 0., 0.],
1991[ 0., 0.],
1992[ 0., 0.]],
1993
1994[[ 4., 14.],
1995[ 5., 15.],
1996[ 6., 16.],
1997[ 7., 17.]],
1998
1999[[ 0., 0.],
2000[ 0., 0.],
2001[ 0., 0.],
2002[ 0., 0.]]]],
2003
2004
2005
2006[[[[ 6., 16.],
2007[ 7., 17.],
2008[ 8., 18.],
2009[ 9., 19.]],
2010
2011[[ 7., 17.],
2012[ 8., 18.],
2013[ 9., 19.],
2014[10., 20.]],
2015
2016[[ 8., 18.],
2017[ 9., 19.],
2018[10., 20.],
2019[11., 21.]]],
2020
2021
2022[[[ 0., 0.],
2023[ 0., 0.],
2024[ 0., 0.],
2025[ 0., 0.]],
2026
2027[[ 0., 0.],
2028[ 0., 0.],
2029[ 0., 0.],
2030[ 0., 0.]],
2031
2032[[ 0., 0.],
2033[ 0., 0.],
2034[ 0., 0.],
2035[ 0., 0.]]]],
2036
2037
2038
2039[[[[ 0., 0.],
2040[ 0., 0.],
2041[ 0., 0.],
2042[ 0., 0.]],
2043
2044[[ 9., 19.],
2045[10., 20.],
2046[11., 21.],
2047[12., 22.]],
2048
2049[[ 0., 0.],
2050[ 0., 0.],
2051[ 0., 0.],
2052[ 0., 0.]]],
2053
2054
2055[[[13., 23.],
2056[14., 24.],
2057[15., 25.],
2058[16., 26.]],
2059
2060[[ 0., 0.],
2061[ 0., 0.],
2062[ 0., 0.],
2063[ 0., 0.]],
2064
2065[[14., 24.],
2066[15., 25.],
2067[16., 26.],
2068[17., 27.]]]],
2069
2070
2071
2072[[[[ 0., 0.],
2073[ 0., 0.],
2074[ 0., 0.],
2075[ 0., 0.]],
2076
2077[[ 0., 0.],
2078[ 0., 0.],
2079[ 0., 0.],
2080[ 0., 0.]],
2081
2082[[ 0., 0.],
2083[ 0., 0.],
2084[ 0., 0.],
2085[ 0., 0.]]],
2086
2087
2088[[[20., 30.],
2089[21., 31.],
2090[22., 32.],
2091[23., 33.]],
2092
2093[[21., 31.],
2094[22., 32.],
2095[23., 33.],
2096[24., 34.]],
2097
2098[[22., 32.],
2099[23., 33.],
2100[24., 34.],
2101[25., 35.]]]],
2102
2103
2104
2105[[[[ 2., 12.],
2106[ 3., 13.],
2107[ 4., 14.],
2108[ 5., 15.]],
2109
2110[[ 0., 0.],
2111[ 0., 0.],
2112[ 0., 0.],
2113[ 0., 0.]],
2114
2115[[ 3., 13.],
2116[ 4., 14.],
2117[ 5., 15.],
2118[ 6., 16.]]],
2119
2120
2121[[[ 0., 0.],
2122[ 0., 0.],
2123[ 0., 0.],
2124[ 0., 0.]],
2125
2126[[ 5., 15.],
2127[ 6., 16.],
2128[ 7., 17.],
2129[ 8., 18.]],
2130
2131[[ 0., 0.],
2132[ 0., 0.],
2133[ 0., 0.],
2134[ 0., 0.]]]],
2135
2136
2137
2138[[[[10., 20.],
2139[11., 21.],
2140[12., 22.],
2141[13., 23.]],
2142
2143[[11., 21.],
2144[12., 22.],
2145[13., 23.],
2146[14., 24.]],
2147
2148[[12., 22.],
2149[13., 23.],
2150[14., 24.],
2151[15., 25.]]],
2152
2153
2154[[[15., 25.],
2155[16., 26.],
2156[17., 27.],
2157[18., 28.]],
2158
2159[[16., 26.],
2160[17., 27.],
2161[18., 28.],
2162[19., 29.]],
2163
2164[[17., 27.],
2165[18., 28.],
2166[19., 29.],
2167[20., 30.]]]],
2168
2169
2170
2171[[[[ 0., 0.],
2172[ 0., 0.],
2173[ 0., 0.],
2174[ 0., 0.]],
2175
2176[[18., 28.],
2177[19., 29.],
2178[20., 30.],
2179[21., 31.]],
2180
2181[[19., 29.],
2182[20., 30.],
2183[21., 31.],
2184[22., 32.]]],
2185
2186
2187[[[ 0., 0.],
2188[ 0., 0.],
2189[ 0., 0.],
2190[ 0., 0.]],
2191
2192[[23., 33.],
2193[24., 34.],
2194[25., 35.],
2195[26., 36.]],
2196
2197[[24., 34.],
2198[25., 35.],
2199[26., 36.],
2200[27., 37.]]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
2201
2202
2203########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
2204# sparse tensor
2205tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 1, 2, 3],
2206[0, 1, 2, 3],
2207[0, 1, 2, 3]],
2208
2209[[0, 1, 2, 3],
2210[0, 1, 2, 3],
2211[0, 1, 2, 3]]]),
2212row_indices=tensor([[[0, 0, 0],
2213[0, 0, 0],
2214[0, 0, 0]],
2215
2216[[0, 0, 0],
2217[0, 0, 0],
2218[0, 0, 0]]]),
2219values=tensor([[[[[[1., 2., 3., 4.]],
2220
2221[[3., 4., 5., 6.]]],
2222
2223
2224[[[2., 3., 4., 5.]],
2225
2226[[0., 0., 0., 0.]]],
2227
2228
2229[[[0., 0., 0., 0.]],
2230
2231[[4., 5., 6., 7.]]]],
2232
2233
2234
2235[[[[1., 2., 3., 4.]],
2236
2237[[4., 5., 6., 7.]]],
2238
2239
2240[[[2., 3., 4., 5.]],
2241
2242[[0., 0., 0., 0.]]],
2243
2244
2245[[[3., 4., 5., 6.]],
2246
2247[[0., 0., 0., 0.]]]],
2248
2249
2250
2251[[[[1., 2., 3., 4.]],
2252
2253[[2., 3., 4., 5.]]],
2254
2255
2256[[[0., 0., 0., 0.]],
2257
2258[[3., 4., 5., 6.]]],
2259
2260
2261[[[0., 0., 0., 0.]],
2262
2263[[4., 5., 6., 7.]]]]],
2264
2265
2266
2267
2268[[[[[0., 0., 0., 0.]],
2269
2270[[2., 3., 4., 5.]]],
2271
2272
2273[[[1., 2., 3., 4.]],
2274
2275[[3., 4., 5., 6.]]],
2276
2277
2278[[[0., 0., 0., 0.]],
2279
2280[[4., 5., 6., 7.]]]],
2281
2282
2283
2284[[[[1., 2., 3., 4.]],
2285
2286[[3., 4., 5., 6.]]],
2287
2288
2289[[[0., 0., 0., 0.]],
2290
2291[[4., 5., 6., 7.]]],
2292
2293
2294[[[2., 3., 4., 5.]],
2295
2296[[0., 0., 0., 0.]]]],
2297
2298
2299
2300[[[[1., 2., 3., 4.]],
2301
2302[[0., 0., 0., 0.]]],
2303
2304
2305[[[2., 3., 4., 5.]],
2306
2307[[4., 5., 6., 7.]]],
2308
2309
2310[[[3., 4., 5., 6.]],
2311
2312[[0., 0., 0., 0.]]]]]]), device='cuda:0',
2313size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=3, layout=torch.sparse_bsc)
2314# _ccol_indices
2315tensor([[[0, 1, 2, 3],
2316[0, 1, 2, 3],
2317[0, 1, 2, 3]],
2318
2319[[0, 1, 2, 3],
2320[0, 1, 2, 3],
2321[0, 1, 2, 3]]], device='cuda:0')
2322# _row_indices
2323tensor([[[0, 0, 0],
2324[0, 0, 0],
2325[0, 0, 0]],
2326
2327[[0, 0, 0],
2328[0, 0, 0],
2329[0, 0, 0]]], device='cuda:0')
2330# _values
2331tensor([[[[[[1., 2., 3., 4.]],
2332
2333[[3., 4., 5., 6.]]],
2334
2335
2336[[[2., 3., 4., 5.]],
2337
2338[[0., 0., 0., 0.]]],
2339
2340
2341[[[0., 0., 0., 0.]],
2342
2343[[4., 5., 6., 7.]]]],
2344
2345
2346
2347[[[[1., 2., 3., 4.]],
2348
2349[[4., 5., 6., 7.]]],
2350
2351
2352[[[2., 3., 4., 5.]],
2353
2354[[0., 0., 0., 0.]]],
2355
2356
2357[[[3., 4., 5., 6.]],
2358
2359[[0., 0., 0., 0.]]]],
2360
2361
2362
2363[[[[1., 2., 3., 4.]],
2364
2365[[2., 3., 4., 5.]]],
2366
2367
2368[[[0., 0., 0., 0.]],
2369
2370[[3., 4., 5., 6.]]],
2371
2372
2373[[[0., 0., 0., 0.]],
2374
2375[[4., 5., 6., 7.]]]]],
2376
2377
2378
2379
2380[[[[[0., 0., 0., 0.]],
2381
2382[[2., 3., 4., 5.]]],
2383
2384
2385[[[1., 2., 3., 4.]],
2386
2387[[3., 4., 5., 6.]]],
2388
2389
2390[[[0., 0., 0., 0.]],
2391
2392[[4., 5., 6., 7.]]]],
2393
2394
2395
2396[[[[1., 2., 3., 4.]],
2397
2398[[3., 4., 5., 6.]]],
2399
2400
2401[[[0., 0., 0., 0.]],
2402
2403[[4., 5., 6., 7.]]],
2404
2405
2406[[[2., 3., 4., 5.]],
2407
2408[[0., 0., 0., 0.]]]],
2409
2410
2411
2412[[[[1., 2., 3., 4.]],
2413
2414[[0., 0., 0., 0.]]],
2415
2416
2417[[[2., 3., 4., 5.]],
2418
2419[[4., 5., 6., 7.]]],
2420
2421
2422[[[3., 4., 5., 6.]],
2423
2424[[0., 0., 0., 0.]]]]]], device='cuda:0')
2425
2426########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
2427# sparse tensor
2428tensor(ccol_indices=tensor([0, 4, 7]),
2429row_indices=tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3]),
2430values=tensor([[[[[ 0., 0.],
2431[ 0., 0.],
2432[ 0., 0.],
2433[ 0., 0.]],
2434
2435[[ 1., 11.],
2436[ 2., 12.],
2437[ 3., 13.],
2438[ 4., 14.]],
2439
2440[[ 0., 0.],
2441[ 0., 0.],
2442[ 0., 0.],
2443[ 0., 0.]]],
2444
2445
2446[[[ 0., 0.],
2447[ 0., 0.],
2448[ 0., 0.],
2449[ 0., 0.]],
2450
2451[[ 4., 14.],
2452[ 5., 15.],
2453[ 6., 16.],
2454[ 7., 17.]],
2455
2456[[ 0., 0.],
2457[ 0., 0.],
2458[ 0., 0.],
2459[ 0., 0.]]]],
2460
2461
2462
2463[[[[ 6., 16.],
2464[ 7., 17.],
2465[ 8., 18.],
2466[ 9., 19.]],
2467
2468[[ 7., 17.],
2469[ 8., 18.],
2470[ 9., 19.],
2471[10., 20.]],
2472
2473[[ 8., 18.],
2474[ 9., 19.],
2475[10., 20.],
2476[11., 21.]]],
2477
2478
2479[[[ 0., 0.],
2480[ 0., 0.],
2481[ 0., 0.],
2482[ 0., 0.]],
2483
2484[[ 0., 0.],
2485[ 0., 0.],
2486[ 0., 0.],
2487[ 0., 0.]],
2488
2489[[ 0., 0.],
2490[ 0., 0.],
2491[ 0., 0.],
2492[ 0., 0.]]]],
2493
2494
2495
2496[[[[ 0., 0.],
2497[ 0., 0.],
2498[ 0., 0.],
2499[ 0., 0.]],
2500
2501[[ 9., 19.],
2502[10., 20.],
2503[11., 21.],
2504[12., 22.]],
2505
2506[[ 0., 0.],
2507[ 0., 0.],
2508[ 0., 0.],
2509[ 0., 0.]]],
2510
2511
2512[[[13., 23.],
2513[14., 24.],
2514[15., 25.],
2515[16., 26.]],
2516
2517[[ 0., 0.],
2518[ 0., 0.],
2519[ 0., 0.],
2520[ 0., 0.]],
2521
2522[[14., 24.],
2523[15., 25.],
2524[16., 26.],
2525[17., 27.]]]],
2526
2527
2528
2529[[[[ 0., 0.],
2530[ 0., 0.],
2531[ 0., 0.],
2532[ 0., 0.]],
2533
2534[[ 0., 0.],
2535[ 0., 0.],
2536[ 0., 0.],
2537[ 0., 0.]],
2538
2539[[ 0., 0.],
2540[ 0., 0.],
2541[ 0., 0.],
2542[ 0., 0.]]],
2543
2544
2545[[[20., 30.],
2546[21., 31.],
2547[22., 32.],
2548[23., 33.]],
2549
2550[[21., 31.],
2551[22., 32.],
2552[23., 33.],
2553[24., 34.]],
2554
2555[[22., 32.],
2556[23., 33.],
2557[24., 34.],
2558[25., 35.]]]],
2559
2560
2561
2562[[[[ 2., 12.],
2563[ 3., 13.],
2564[ 4., 14.],
2565[ 5., 15.]],
2566
2567[[ 0., 0.],
2568[ 0., 0.],
2569[ 0., 0.],
2570[ 0., 0.]],
2571
2572[[ 3., 13.],
2573[ 4., 14.],
2574[ 5., 15.],
2575[ 6., 16.]]],
2576
2577
2578[[[ 0., 0.],
2579[ 0., 0.],
2580[ 0., 0.],
2581[ 0., 0.]],
2582
2583[[ 5., 15.],
2584[ 6., 16.],
2585[ 7., 17.],
2586[ 8., 18.]],
2587
2588[[ 0., 0.],
2589[ 0., 0.],
2590[ 0., 0.],
2591[ 0., 0.]]]],
2592
2593
2594
2595[[[[10., 20.],
2596[11., 21.],
2597[12., 22.],
2598[13., 23.]],
2599
2600[[11., 21.],
2601[12., 22.],
2602[13., 23.],
2603[14., 24.]],
2604
2605[[12., 22.],
2606[13., 23.],
2607[14., 24.],
2608[15., 25.]]],
2609
2610
2611[[[15., 25.],
2612[16., 26.],
2613[17., 27.],
2614[18., 28.]],
2615
2616[[16., 26.],
2617[17., 27.],
2618[18., 28.],
2619[19., 29.]],
2620
2621[[17., 27.],
2622[18., 28.],
2623[19., 29.],
2624[20., 30.]]]],
2625
2626
2627
2628[[[[ 0., 0.],
2629[ 0., 0.],
2630[ 0., 0.],
2631[ 0., 0.]],
2632
2633[[18., 28.],
2634[19., 29.],
2635[20., 30.],
2636[21., 31.]],
2637
2638[[19., 29.],
2639[20., 30.],
2640[21., 31.],
2641[22., 32.]]],
2642
2643
2644[[[ 0., 0.],
2645[ 0., 0.],
2646[ 0., 0.],
2647[ 0., 0.]],
2648
2649[[23., 33.],
2650[24., 34.],
2651[25., 35.],
2652[26., 36.]],
2653
2654[[24., 34.],
2655[25., 35.],
2656[26., 36.],
2657[27., 37.]]]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
2658nnz=7, layout=torch.sparse_bsc)
2659# _ccol_indices
2660tensor([0, 4, 7], device='cuda:0')
2661# _row_indices
2662tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3], device='cuda:0')
2663# _values
2664tensor([[[[[ 0., 0.],
2665[ 0., 0.],
2666[ 0., 0.],
2667[ 0., 0.]],
2668
2669[[ 1., 11.],
2670[ 2., 12.],
2671[ 3., 13.],
2672[ 4., 14.]],
2673
2674[[ 0., 0.],
2675[ 0., 0.],
2676[ 0., 0.],
2677[ 0., 0.]]],
2678
2679
2680[[[ 0., 0.],
2681[ 0., 0.],
2682[ 0., 0.],
2683[ 0., 0.]],
2684
2685[[ 4., 14.],
2686[ 5., 15.],
2687[ 6., 16.],
2688[ 7., 17.]],
2689
2690[[ 0., 0.],
2691[ 0., 0.],
2692[ 0., 0.],
2693[ 0., 0.]]]],
2694
2695
2696
2697[[[[ 6., 16.],
2698[ 7., 17.],
2699[ 8., 18.],
2700[ 9., 19.]],
2701
2702[[ 7., 17.],
2703[ 8., 18.],
2704[ 9., 19.],
2705[10., 20.]],
2706
2707[[ 8., 18.],
2708[ 9., 19.],
2709[10., 20.],
2710[11., 21.]]],
2711
2712
2713[[[ 0., 0.],
2714[ 0., 0.],
2715[ 0., 0.],
2716[ 0., 0.]],
2717
2718[[ 0., 0.],
2719[ 0., 0.],
2720[ 0., 0.],
2721[ 0., 0.]],
2722
2723[[ 0., 0.],
2724[ 0., 0.],
2725[ 0., 0.],
2726[ 0., 0.]]]],
2727
2728
2729
2730[[[[ 0., 0.],
2731[ 0., 0.],
2732[ 0., 0.],
2733[ 0., 0.]],
2734
2735[[ 9., 19.],
2736[10., 20.],
2737[11., 21.],
2738[12., 22.]],
2739
2740[[ 0., 0.],
2741[ 0., 0.],
2742[ 0., 0.],
2743[ 0., 0.]]],
2744
2745
2746[[[13., 23.],
2747[14., 24.],
2748[15., 25.],
2749[16., 26.]],
2750
2751[[ 0., 0.],
2752[ 0., 0.],
2753[ 0., 0.],
2754[ 0., 0.]],
2755
2756[[14., 24.],
2757[15., 25.],
2758[16., 26.],
2759[17., 27.]]]],
2760
2761
2762
2763[[[[ 0., 0.],
2764[ 0., 0.],
2765[ 0., 0.],
2766[ 0., 0.]],
2767
2768[[ 0., 0.],
2769[ 0., 0.],
2770[ 0., 0.],
2771[ 0., 0.]],
2772
2773[[ 0., 0.],
2774[ 0., 0.],
2775[ 0., 0.],
2776[ 0., 0.]]],
2777
2778
2779[[[20., 30.],
2780[21., 31.],
2781[22., 32.],
2782[23., 33.]],
2783
2784[[21., 31.],
2785[22., 32.],
2786[23., 33.],
2787[24., 34.]],
2788
2789[[22., 32.],
2790[23., 33.],
2791[24., 34.],
2792[25., 35.]]]],
2793
2794
2795
2796[[[[ 2., 12.],
2797[ 3., 13.],
2798[ 4., 14.],
2799[ 5., 15.]],
2800
2801[[ 0., 0.],
2802[ 0., 0.],
2803[ 0., 0.],
2804[ 0., 0.]],
2805
2806[[ 3., 13.],
2807[ 4., 14.],
2808[ 5., 15.],
2809[ 6., 16.]]],
2810
2811
2812[[[ 0., 0.],
2813[ 0., 0.],
2814[ 0., 0.],
2815[ 0., 0.]],
2816
2817[[ 5., 15.],
2818[ 6., 16.],
2819[ 7., 17.],
2820[ 8., 18.]],
2821
2822[[ 0., 0.],
2823[ 0., 0.],
2824[ 0., 0.],
2825[ 0., 0.]]]],
2826
2827
2828
2829[[[[10., 20.],
2830[11., 21.],
2831[12., 22.],
2832[13., 23.]],
2833
2834[[11., 21.],
2835[12., 22.],
2836[13., 23.],
2837[14., 24.]],
2838
2839[[12., 22.],
2840[13., 23.],
2841[14., 24.],
2842[15., 25.]]],
2843
2844
2845[[[15., 25.],
2846[16., 26.],
2847[17., 27.],
2848[18., 28.]],
2849
2850[[16., 26.],
2851[17., 27.],
2852[18., 28.],
2853[19., 29.]],
2854
2855[[17., 27.],
2856[18., 28.],
2857[19., 29.],
2858[20., 30.]]]],
2859
2860
2861
2862[[[[ 0., 0.],
2863[ 0., 0.],
2864[ 0., 0.],
2865[ 0., 0.]],
2866
2867[[18., 28.],
2868[19., 29.],
2869[20., 30.],
2870[21., 31.]],
2871
2872[[19., 29.],
2873[20., 30.],
2874[21., 31.],
2875[22., 32.]]],
2876
2877
2878[[[ 0., 0.],
2879[ 0., 0.],
2880[ 0., 0.],
2881[ 0., 0.]],
2882
2883[[23., 33.],
2884[24., 34.],
2885[25., 35.],
2886[26., 36.]],
2887
2888[[24., 34.],
2889[25., 35.],
2890[26., 36.],
2891[27., 37.]]]]], device='cuda:0')
2892
2893
2894########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
2895# sparse tensor
2896tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 1, 2, 3],
2897[0, 1, 2, 3],
2898[0, 1, 2, 3]],
2899
2900[[0, 1, 2, 3],
2901[0, 1, 2, 3],
2902[0, 1, 2, 3]]]),
2903row_indices=tensor([[[0, 0, 0],
2904[0, 0, 0],
2905[0, 0, 0]],
2906
2907[[0, 0, 0],
2908[0, 0, 0],
2909[0, 0, 0]]]),
2910values=tensor([[[[[[1., 2., 3., 4.]],
2911
2912[[3., 4., 5., 6.]]],
2913
2914
2915[[[2., 3., 4., 5.]],
2916
2917[[0., 0., 0., 0.]]],
2918
2919
2920[[[0., 0., 0., 0.]],
2921
2922[[4., 5., 6., 7.]]]],
2923
2924
2925
2926[[[[1., 2., 3., 4.]],
2927
2928[[4., 5., 6., 7.]]],
2929
2930
2931[[[2., 3., 4., 5.]],
2932
2933[[0., 0., 0., 0.]]],
2934
2935
2936[[[3., 4., 5., 6.]],
2937
2938[[0., 0., 0., 0.]]]],
2939
2940
2941
2942[[[[1., 2., 3., 4.]],
2943
2944[[2., 3., 4., 5.]]],
2945
2946
2947[[[0., 0., 0., 0.]],
2948
2949[[3., 4., 5., 6.]]],
2950
2951
2952[[[0., 0., 0., 0.]],
2953
2954[[4., 5., 6., 7.]]]]],
2955
2956
2957
2958
2959[[[[[0., 0., 0., 0.]],
2960
2961[[2., 3., 4., 5.]]],
2962
2963
2964[[[1., 2., 3., 4.]],
2965
2966[[3., 4., 5., 6.]]],
2967
2968
2969[[[0., 0., 0., 0.]],
2970
2971[[4., 5., 6., 7.]]]],
2972
2973
2974
2975[[[[1., 2., 3., 4.]],
2976
2977[[3., 4., 5., 6.]]],
2978
2979
2980[[[0., 0., 0., 0.]],
2981
2982[[4., 5., 6., 7.]]],
2983
2984
2985[[[2., 3., 4., 5.]],
2986
2987[[0., 0., 0., 0.]]]],
2988
2989
2990
2991[[[[1., 2., 3., 4.]],
2992
2993[[0., 0., 0., 0.]]],
2994
2995
2996[[[2., 3., 4., 5.]],
2997
2998[[4., 5., 6., 7.]]],
2999
3000
3001[[[3., 4., 5., 6.]],
3002
3003[[0., 0., 0., 0.]]]]]]), device='cuda:0',
3004size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=3, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_bsc)
3005# _ccol_indices
3006tensor([[[0, 1, 2, 3],
3007[0, 1, 2, 3],
3008[0, 1, 2, 3]],
3009
3010[[0, 1, 2, 3],
3011[0, 1, 2, 3],
3012[0, 1, 2, 3]]], device='cuda:0')
3013# _row_indices
3014tensor([[[0, 0, 0],
3015[0, 0, 0],
3016[0, 0, 0]],
3017
3018[[0, 0, 0],
3019[0, 0, 0],
3020[0, 0, 0]]], device='cuda:0')
3021# _values
3022tensor([[[[[[1., 2., 3., 4.]],
3023
3024[[3., 4., 5., 6.]]],
3025
3026
3027[[[2., 3., 4., 5.]],
3028
3029[[0., 0., 0., 0.]]],
3030
3031
3032[[[0., 0., 0., 0.]],
3033
3034[[4., 5., 6., 7.]]]],
3035
3036
3037
3038[[[[1., 2., 3., 4.]],
3039
3040[[4., 5., 6., 7.]]],
3041
3042
3043[[[2., 3., 4., 5.]],
3044
3045[[0., 0., 0., 0.]]],
3046
3047
3048[[[3., 4., 5., 6.]],
3049
3050[[0., 0., 0., 0.]]]],
3051
3052
3053
3054[[[[1., 2., 3., 4.]],
3055
3056[[2., 3., 4., 5.]]],
3057
3058
3059[[[0., 0., 0., 0.]],
3060
3061[[3., 4., 5., 6.]]],
3062
3063
3064[[[0., 0., 0., 0.]],
3065
3066[[4., 5., 6., 7.]]]]],
3067
3068
3069
3070
3071[[[[[0., 0., 0., 0.]],
3072
3073[[2., 3., 4., 5.]]],
3074
3075
3076[[[1., 2., 3., 4.]],
3077
3078[[3., 4., 5., 6.]]],
3079
3080
3081[[[0., 0., 0., 0.]],
3082
3083[[4., 5., 6., 7.]]]],
3084
3085
3086
3087[[[[1., 2., 3., 4.]],
3088
3089[[3., 4., 5., 6.]]],
3090
3091
3092[[[0., 0., 0., 0.]],
3093
3094[[4., 5., 6., 7.]]],
3095
3096
3097[[[2., 3., 4., 5.]],
3098
3099[[0., 0., 0., 0.]]]],
3100
3101
3102
3103[[[[1., 2., 3., 4.]],
3104
3105[[0., 0., 0., 0.]]],
3106
3107
3108[[[2., 3., 4., 5.]],
3109
3110[[4., 5., 6., 7.]]],
3111
3112
3113[[[3., 4., 5., 6.]],
3114
3115[[0., 0., 0., 0.]]]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
3116
3117########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
3118# sparse tensor
3119tensor(ccol_indices=tensor([0, 4, 7]),
3120row_indices=tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3]),
3121values=tensor([[[[[ 0., 0.],
3122[ 0., 0.],
3123[ 0., 0.],
3124[ 0., 0.]],
3125
3126[[ 1., 11.],
3127[ 2., 12.],
3128[ 3., 13.],
3129[ 4., 14.]],
3130
3131[[ 0., 0.],
3132[ 0., 0.],
3133[ 0., 0.],
3134[ 0., 0.]]],
3135
3136
3137[[[ 0., 0.],
3138[ 0., 0.],
3139[ 0., 0.],
3140[ 0., 0.]],
3141
3142[[ 4., 14.],
3143[ 5., 15.],
3144[ 6., 16.],
3145[ 7., 17.]],
3146
3147[[ 0., 0.],
3148[ 0., 0.],
3149[ 0., 0.],
3150[ 0., 0.]]]],
3151
3152
3153
3154[[[[ 6., 16.],
3155[ 7., 17.],
3156[ 8., 18.],
3157[ 9., 19.]],
3158
3159[[ 7., 17.],
3160[ 8., 18.],
3161[ 9., 19.],
3162[10., 20.]],
3163
3164[[ 8., 18.],
3165[ 9., 19.],
3166[10., 20.],
3167[11., 21.]]],
3168
3169
3170[[[ 0., 0.],
3171[ 0., 0.],
3172[ 0., 0.],
3173[ 0., 0.]],
3174
3175[[ 0., 0.],
3176[ 0., 0.],
3177[ 0., 0.],
3178[ 0., 0.]],
3179
3180[[ 0., 0.],
3181[ 0., 0.],
3182[ 0., 0.],
3183[ 0., 0.]]]],
3184
3185
3186
3187[[[[ 0., 0.],
3188[ 0., 0.],
3189[ 0., 0.],
3190[ 0., 0.]],
3191
3192[[ 9., 19.],
3193[10., 20.],
3194[11., 21.],
3195[12., 22.]],
3196
3197[[ 0., 0.],
3198[ 0., 0.],
3199[ 0., 0.],
3200[ 0., 0.]]],
3201
3202
3203[[[13., 23.],
3204[14., 24.],
3205[15., 25.],
3206[16., 26.]],
3207
3208[[ 0., 0.],
3209[ 0., 0.],
3210[ 0., 0.],
3211[ 0., 0.]],
3212
3213[[14., 24.],
3214[15., 25.],
3215[16., 26.],
3216[17., 27.]]]],
3217
3218
3219
3220[[[[ 0., 0.],
3221[ 0., 0.],
3222[ 0., 0.],
3223[ 0., 0.]],
3224
3225[[ 0., 0.],
3226[ 0., 0.],
3227[ 0., 0.],
3228[ 0., 0.]],
3229
3230[[ 0., 0.],
3231[ 0., 0.],
3232[ 0., 0.],
3233[ 0., 0.]]],
3234
3235
3236[[[20., 30.],
3237[21., 31.],
3238[22., 32.],
3239[23., 33.]],
3240
3241[[21., 31.],
3242[22., 32.],
3243[23., 33.],
3244[24., 34.]],
3245
3246[[22., 32.],
3247[23., 33.],
3248[24., 34.],
3249[25., 35.]]]],
3250
3251
3252
3253[[[[ 2., 12.],
3254[ 3., 13.],
3255[ 4., 14.],
3256[ 5., 15.]],
3257
3258[[ 0., 0.],
3259[ 0., 0.],
3260[ 0., 0.],
3261[ 0., 0.]],
3262
3263[[ 3., 13.],
3264[ 4., 14.],
3265[ 5., 15.],
3266[ 6., 16.]]],
3267
3268
3269[[[ 0., 0.],
3270[ 0., 0.],
3271[ 0., 0.],
3272[ 0., 0.]],
3273
3274[[ 5., 15.],
3275[ 6., 16.],
3276[ 7., 17.],
3277[ 8., 18.]],
3278
3279[[ 0., 0.],
3280[ 0., 0.],
3281[ 0., 0.],
3282[ 0., 0.]]]],
3283
3284
3285
3286[[[[10., 20.],
3287[11., 21.],
3288[12., 22.],
3289[13., 23.]],
3290
3291[[11., 21.],
3292[12., 22.],
3293[13., 23.],
3294[14., 24.]],
3295
3296[[12., 22.],
3297[13., 23.],
3298[14., 24.],
3299[15., 25.]]],
3300
3301
3302[[[15., 25.],
3303[16., 26.],
3304[17., 27.],
3305[18., 28.]],
3306
3307[[16., 26.],
3308[17., 27.],
3309[18., 28.],
3310[19., 29.]],
3311
3312[[17., 27.],
3313[18., 28.],
3314[19., 29.],
3315[20., 30.]]]],
3316
3317
3318
3319[[[[ 0., 0.],
3320[ 0., 0.],
3321[ 0., 0.],
3322[ 0., 0.]],
3323
3324[[18., 28.],
3325[19., 29.],
3326[20., 30.],
3327[21., 31.]],
3328
3329[[19., 29.],
3330[20., 30.],
3331[21., 31.],
3332[22., 32.]]],
3333
3334
3335[[[ 0., 0.],
3336[ 0., 0.],
3337[ 0., 0.],
3338[ 0., 0.]],
3339
3340[[23., 33.],
3341[24., 34.],
3342[25., 35.],
3343[26., 36.]],
3344
3345[[24., 34.],
3346[25., 35.],
3347[26., 36.],
3348[27., 37.]]]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
3349nnz=7, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_bsc)
3350# _ccol_indices
3351tensor([0, 4, 7], device='cuda:0')
3352# _row_indices
3353tensor([0, 1, 2, 3, 0, 2, 3], device='cuda:0')
3354# _values
3355tensor([[[[[ 0., 0.],
3356[ 0., 0.],
3357[ 0., 0.],
3358[ 0., 0.]],
3359
3360[[ 1., 11.],
3361[ 2., 12.],
3362[ 3., 13.],
3363[ 4., 14.]],
3364
3365[[ 0., 0.],
3366[ 0., 0.],
3367[ 0., 0.],
3368[ 0., 0.]]],
3369
3370
3371[[[ 0., 0.],
3372[ 0., 0.],
3373[ 0., 0.],
3374[ 0., 0.]],
3375
3376[[ 4., 14.],
3377[ 5., 15.],
3378[ 6., 16.],
3379[ 7., 17.]],
3380
3381[[ 0., 0.],
3382[ 0., 0.],
3383[ 0., 0.],
3384[ 0., 0.]]]],
3385
3386
3387
3388[[[[ 6., 16.],
3389[ 7., 17.],
3390[ 8., 18.],
3391[ 9., 19.]],
3392
3393[[ 7., 17.],
3394[ 8., 18.],
3395[ 9., 19.],
3396[10., 20.]],
3397
3398[[ 8., 18.],
3399[ 9., 19.],
3400[10., 20.],
3401[11., 21.]]],
3402
3403
3404[[[ 0., 0.],
3405[ 0., 0.],
3406[ 0., 0.],
3407[ 0., 0.]],
3408
3409[[ 0., 0.],
3410[ 0., 0.],
3411[ 0., 0.],
3412[ 0., 0.]],
3413
3414[[ 0., 0.],
3415[ 0., 0.],
3416[ 0., 0.],
3417[ 0., 0.]]]],
3418
3419
3420
3421[[[[ 0., 0.],
3422[ 0., 0.],
3423[ 0., 0.],
3424[ 0., 0.]],
3425
3426[[ 9., 19.],
3427[10., 20.],
3428[11., 21.],
3429[12., 22.]],
3430
3431[[ 0., 0.],
3432[ 0., 0.],
3433[ 0., 0.],
3434[ 0., 0.]]],
3435
3436
3437[[[13., 23.],
3438[14., 24.],
3439[15., 25.],
3440[16., 26.]],
3441
3442[[ 0., 0.],
3443[ 0., 0.],
3444[ 0., 0.],
3445[ 0., 0.]],
3446
3447[[14., 24.],
3448[15., 25.],
3449[16., 26.],
3450[17., 27.]]]],
3451
3452
3453
3454[[[[ 0., 0.],
3455[ 0., 0.],
3456[ 0., 0.],
3457[ 0., 0.]],
3458
3459[[ 0., 0.],
3460[ 0., 0.],
3461[ 0., 0.],
3462[ 0., 0.]],
3463
3464[[ 0., 0.],
3465[ 0., 0.],
3466[ 0., 0.],
3467[ 0., 0.]]],
3468
3469
3470[[[20., 30.],
3471[21., 31.],
3472[22., 32.],
3473[23., 33.]],
3474
3475[[21., 31.],
3476[22., 32.],
3477[23., 33.],
3478[24., 34.]],
3479
3480[[22., 32.],
3481[23., 33.],
3482[24., 34.],
3483[25., 35.]]]],
3484
3485
3486
3487[[[[ 2., 12.],
3488[ 3., 13.],
3489[ 4., 14.],
3490[ 5., 15.]],
3491
3492[[ 0., 0.],
3493[ 0., 0.],
3494[ 0., 0.],
3495[ 0., 0.]],
3496
3497[[ 3., 13.],
3498[ 4., 14.],
3499[ 5., 15.],
3500[ 6., 16.]]],
3501
3502
3503[[[ 0., 0.],
3504[ 0., 0.],
3505[ 0., 0.],
3506[ 0., 0.]],
3507
3508[[ 5., 15.],
3509[ 6., 16.],
3510[ 7., 17.],
3511[ 8., 18.]],
3512
3513[[ 0., 0.],
3514[ 0., 0.],
3515[ 0., 0.],
3516[ 0., 0.]]]],
3517
3518
3519
3520[[[[10., 20.],
3521[11., 21.],
3522[12., 22.],
3523[13., 23.]],
3524
3525[[11., 21.],
3526[12., 22.],
3527[13., 23.],
3528[14., 24.]],
3529
3530[[12., 22.],
3531[13., 23.],
3532[14., 24.],
3533[15., 25.]]],
3534
3535
3536[[[15., 25.],
3537[16., 26.],
3538[17., 27.],
3539[18., 28.]],
3540
3541[[16., 26.],
3542[17., 27.],
3543[18., 28.],
3544[19., 29.]],
3545
3546[[17., 27.],
3547[18., 28.],
3548[19., 29.],
3549[20., 30.]]]],
3550
3551
3552
3553[[[[ 0., 0.],
3554[ 0., 0.],
3555[ 0., 0.],
3556[ 0., 0.]],
3557
3558[[18., 28.],
3559[19., 29.],
3560[20., 30.],
3561[21., 31.]],
3562
3563[[19., 29.],
3564[20., 30.],
3565[21., 31.],
3566[22., 32.]]],
3567
3568
3569[[[ 0., 0.],
3570[ 0., 0.],
3571[ 0., 0.],
3572[ 0., 0.]],
3573
3574[[23., 33.],
3575[24., 34.],
3576[25., 35.],
3577[26., 36.]],
3578
3579[[24., 34.],
3580[25., 35.],
3581[26., 36.],
3582[27., 37.]]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
3583
3584