1########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ########## 2# sparse tensor 3tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4], 4 [0, 2, 3, 4], 5 [0, 2, 3, 4]], 6 7 [[0, 1, 3, 4], 8 [0, 2, 3, 4], 9 [0, 1, 3, 4]]]), 10 row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1], 11 [0, 1, 0, 0], 12 [0, 1, 1, 1]], 13 14 [[1, 0, 1, 1], 15 [0, 1, 1, 0], 16 [0, 0, 1, 0]]]), 17 values=tensor([[[1., 3., 2., 4.], 18 [1., 4., 2., 3.], 19 [1., 2., 3., 4.]], 20 21 [[2., 1., 3., 4.], 22 [1., 3., 4., 2.], 23 [1., 2., 4., 3.]]]), size=(2, 3, 2, 3), nnz=4, 24 layout=torch.sparse_csc) 25# _ccol_indices 26tensor([[[0, 2, 3, 4], 27 [0, 2, 3, 4], 28 [0, 2, 3, 4]], 29 30 [[0, 1, 3, 4], 31 [0, 2, 3, 4], 32 [0, 1, 3, 4]]], dtype=torch.int32) 33# _row_indices 34tensor([[[0, 1, 0, 1], 35 [0, 1, 0, 0], 36 [0, 1, 1, 1]], 37 38 [[1, 0, 1, 1], 39 [0, 1, 1, 0], 40 [0, 0, 1, 0]]], dtype=torch.int32) 41# _values 42tensor([[[1., 3., 2., 4.], 43 [1., 4., 2., 3.], 44 [1., 2., 3., 4.]], 45 46 [[2., 1., 3., 4.], 47 [1., 3., 4., 2.], 48 [1., 2., 4., 3.]]]) 49 50########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ########## 51# sparse tensor 52tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]), 53 row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 54 7, 0, 4, 5, 6, 7]), 55 values=tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 56 2., 10., 15., 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 57 19., 24.]), size=(8, 6), nnz=24, layout=torch.sparse_csc) 58# _ccol_indices 59tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], dtype=torch.int32) 60# _row_indices 61tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7], 62 dtype=torch.int32) 63# _values 64tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 2., 10., 15., 65 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 19., 24.]) 66 67 68########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ########## 69# sparse tensor 70tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4], 71 [0, 2, 3, 4], 72 [0, 2, 3, 4]], 73 74 [[0, 1, 3, 4], 75 [0, 2, 3, 4], 76 [0, 1, 3, 4]]]), 77 row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1], 78 [0, 1, 0, 0], 79 [0, 1, 1, 1]], 80 81 [[1, 0, 1, 1], 82 [0, 1, 1, 0], 83 [0, 0, 1, 0]]]), 84 values=tensor([[[1., 3., 2., 4.], 85 [1., 4., 2., 3.], 86 [1., 2., 3., 4.]], 87 88 [[2., 1., 3., 4.], 89 [1., 3., 4., 2.], 90 [1., 2., 4., 3.]]]), size=(2, 3, 2, 3), nnz=4, 91 dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc) 92# _ccol_indices 93tensor([[[0, 2, 3, 4], 94 [0, 2, 3, 4], 95 [0, 2, 3, 4]], 96 97 [[0, 1, 3, 4], 98 [0, 2, 3, 4], 99 [0, 1, 3, 4]]], dtype=torch.int32) 100# _row_indices 101tensor([[[0, 1, 0, 1], 102 [0, 1, 0, 0], 103 [0, 1, 1, 1]], 104 105 [[1, 0, 1, 1], 106 [0, 1, 1, 0], 107 [0, 0, 1, 0]]], dtype=torch.int32) 108# _values 109tensor([[[1., 3., 2., 4.], 110 [1., 4., 2., 3.], 111 [1., 2., 3., 4.]], 112 113 [[2., 1., 3., 4.], 114 [1., 3., 4., 2.], 115 [1., 2., 4., 3.]]], dtype=torch.float64) 116 117########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+() ########## 118# sparse tensor 119tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]), 120 row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 121 7, 0, 4, 5, 6, 7]), 122 values=tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 123 2., 10., 15., 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 124 19., 24.]), size=(8, 6), nnz=24, dtype=torch.float64, 125 layout=torch.sparse_csc) 126# _ccol_indices 127tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], dtype=torch.int32) 128# _row_indices 129tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7], 130 dtype=torch.int32) 131# _values 132tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 2., 10., 15., 133 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 19., 24.], dtype=torch.float64) 134 135 136########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ########## 137# sparse tensor 138tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4], 139 [0, 2, 3, 4], 140 [0, 2, 3, 4]], 141 142 [[0, 1, 3, 4], 143 [0, 2, 3, 4], 144 [0, 1, 3, 4]]]), 145 row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1], 146 [0, 1, 0, 0], 147 [0, 1, 1, 1]], 148 149 [[1, 0, 1, 1], 150 [0, 1, 1, 0], 151 [0, 0, 1, 0]]]), 152 values=tensor([[[1., 3., 2., 4.], 153 [1., 4., 2., 3.], 154 [1., 2., 3., 4.]], 155 156 [[2., 1., 3., 4.], 157 [1., 3., 4., 2.], 158 [1., 2., 4., 3.]]]), size=(2, 3, 2, 3), nnz=4, 159 layout=torch.sparse_csc) 160# _ccol_indices 161tensor([[[0, 2, 3, 4], 162 [0, 2, 3, 4], 163 [0, 2, 3, 4]], 164 165 [[0, 1, 3, 4], 166 [0, 2, 3, 4], 167 [0, 1, 3, 4]]]) 168# _row_indices 169tensor([[[0, 1, 0, 1], 170 [0, 1, 0, 0], 171 [0, 1, 1, 1]], 172 173 [[1, 0, 1, 1], 174 [0, 1, 1, 0], 175 [0, 0, 1, 0]]]) 176# _values 177tensor([[[1., 3., 2., 4.], 178 [1., 4., 2., 3.], 179 [1., 2., 3., 4.]], 180 181 [[2., 1., 3., 4.], 182 [1., 3., 4., 2.], 183 [1., 2., 4., 3.]]]) 184 185########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ########## 186# sparse tensor 187tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]), 188 row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 189 7, 0, 4, 5, 6, 7]), 190 values=tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 191 2., 10., 15., 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 192 19., 24.]), size=(8, 6), nnz=24, layout=torch.sparse_csc) 193# _ccol_indices 194tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]) 195# _row_indices 196tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7]) 197# _values 198tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 2., 10., 15., 199 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 19., 24.]) 200 201 202########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ########## 203# sparse tensor 204tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4], 205 [0, 2, 3, 4], 206 [0, 2, 3, 4]], 207 208 [[0, 1, 3, 4], 209 [0, 2, 3, 4], 210 [0, 1, 3, 4]]]), 211 row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1], 212 [0, 1, 0, 0], 213 [0, 1, 1, 1]], 214 215 [[1, 0, 1, 1], 216 [0, 1, 1, 0], 217 [0, 0, 1, 0]]]), 218 values=tensor([[[1., 3., 2., 4.], 219 [1., 4., 2., 3.], 220 [1., 2., 3., 4.]], 221 222 [[2., 1., 3., 4.], 223 [1., 3., 4., 2.], 224 [1., 2., 4., 3.]]]), size=(2, 3, 2, 3), nnz=4, 225 dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc) 226# _ccol_indices 227tensor([[[0, 2, 3, 4], 228 [0, 2, 3, 4], 229 [0, 2, 3, 4]], 230 231 [[0, 1, 3, 4], 232 [0, 2, 3, 4], 233 [0, 1, 3, 4]]]) 234# _row_indices 235tensor([[[0, 1, 0, 1], 236 [0, 1, 0, 0], 237 [0, 1, 1, 1]], 238 239 [[1, 0, 1, 1], 240 [0, 1, 1, 0], 241 [0, 0, 1, 0]]]) 242# _values 243tensor([[[1., 3., 2., 4.], 244 [1., 4., 2., 3.], 245 [1., 2., 3., 4.]], 246 247 [[2., 1., 3., 4.], 248 [1., 3., 4., 2.], 249 [1., 2., 4., 3.]]], dtype=torch.float64) 250 251########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+() ########## 252# sparse tensor 253tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]), 254 row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 255 7, 0, 4, 5, 6, 7]), 256 values=tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 257 2., 10., 15., 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 258 19., 24.]), size=(8, 6), nnz=24, dtype=torch.float64, 259 layout=torch.sparse_csc) 260# _ccol_indices 261tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]) 262# _row_indices 263tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7]) 264# _values 265tensor([ 6., 13., 20., 1., 4., 7., 9., 21., 8., 14., 22., 2., 10., 15., 266 5., 11., 16., 18., 23., 3., 12., 17., 19., 24.], dtype=torch.float64) 267 268 269########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ########## 270# sparse tensor 271tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4], 272 [0, 2, 3, 4], 273 [0, 2, 3, 4]], 274 275 [[0, 1, 3, 4], 276 [0, 2, 3, 4], 277 [0, 1, 3, 4]]]), 278 row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1], 279 [0, 1, 0, 0], 280 [0, 1, 1, 1]], 281 282 [[1, 0, 1, 1], 283 [0, 1, 1, 0], 284 [0, 0, 1, 0]]]), 285 values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.], 286 [3., 4., 5., 6.], 287 [2., 3., 4., 5.], 288 [4., 5., 6., 7.]], 289 290 [[1., 2., 3., 4.], 291 [4., 5., 6., 7.], 292 [2., 3., 4., 5.], 293 [3., 4., 5., 6.]], 294 295 [[1., 2., 3., 4.], 296 [2., 3., 4., 5.], 297 [3., 4., 5., 6.], 298 [4., 5., 6., 7.]]], 299 300 301 [[[2., 3., 4., 5.], 302 [1., 2., 3., 4.], 303 [3., 4., 5., 6.], 304 [4., 5., 6., 7.]], 305 306 [[1., 2., 3., 4.], 307 [3., 4., 5., 6.], 308 [4., 5., 6., 7.], 309 [2., 3., 4., 5.]], 310 311 [[1., 2., 3., 4.], 312 [2., 3., 4., 5.], 313 [4., 5., 6., 7.], 314 [3., 4., 5., 6.]]]]), size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, 315 layout=torch.sparse_csc) 316# _ccol_indices 317tensor([[[0, 2, 3, 4], 318 [0, 2, 3, 4], 319 [0, 2, 3, 4]], 320 321 [[0, 1, 3, 4], 322 [0, 2, 3, 4], 323 [0, 1, 3, 4]]], dtype=torch.int32) 324# _row_indices 325tensor([[[0, 1, 0, 1], 326 [0, 1, 0, 0], 327 [0, 1, 1, 1]], 328 329 [[1, 0, 1, 1], 330 [0, 1, 1, 0], 331 [0, 0, 1, 0]]], dtype=torch.int32) 332# _values 333tensor([[[[1., 2., 3., 4.], 334 [3., 4., 5., 6.], 335 [2., 3., 4., 5.], 336 [4., 5., 6., 7.]], 337 338 [[1., 2., 3., 4.], 339 [4., 5., 6., 7.], 340 [2., 3., 4., 5.], 341 [3., 4., 5., 6.]], 342 343 [[1., 2., 3., 4.], 344 [2., 3., 4., 5.], 345 [3., 4., 5., 6.], 346 [4., 5., 6., 7.]]], 347 348 349 [[[2., 3., 4., 5.], 350 [1., 2., 3., 4.], 351 [3., 4., 5., 6.], 352 [4., 5., 6., 7.]], 353 354 [[1., 2., 3., 4.], 355 [3., 4., 5., 6.], 356 [4., 5., 6., 7.], 357 [2., 3., 4., 5.]], 358 359 [[1., 2., 3., 4.], 360 [2., 3., 4., 5.], 361 [4., 5., 6., 7.], 362 [3., 4., 5., 6.]]]]) 363 364########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ########## 365# sparse tensor 366tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]), 367 row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 368 7, 0, 4, 5, 6, 7]), 369 values=tensor([[[ 6., 16.], 370 [ 7., 17.], 371 [ 8., 18.], 372 [ 9., 19.]], 373 374 [[13., 23.], 375 [14., 24.], 376 [15., 25.], 377 [16., 26.]], 378 379 [[20., 30.], 380 [21., 31.], 381 [22., 32.], 382 [23., 33.]], 383 384 [[ 1., 11.], 385 [ 2., 12.], 386 [ 3., 13.], 387 [ 4., 14.]], 388 389 [[ 4., 14.], 390 [ 5., 15.], 391 [ 6., 16.], 392 [ 7., 17.]], 393 394 [[ 7., 17.], 395 [ 8., 18.], 396 [ 9., 19.], 397 [10., 20.]], 398 399 [[ 9., 19.], 400 [10., 20.], 401 [11., 21.], 402 [12., 22.]], 403 404 [[21., 31.], 405 [22., 32.], 406 [23., 33.], 407 [24., 34.]], 408 409 [[ 8., 18.], 410 [ 9., 19.], 411 [10., 20.], 412 [11., 21.]], 413 414 [[14., 24.], 415 [15., 25.], 416 [16., 26.], 417 [17., 27.]], 418 419 [[22., 32.], 420 [23., 33.], 421 [24., 34.], 422 [25., 35.]], 423 424 [[ 2., 12.], 425 [ 3., 13.], 426 [ 4., 14.], 427 [ 5., 15.]], 428 429 [[10., 20.], 430 [11., 21.], 431 [12., 22.], 432 [13., 23.]], 433 434 [[15., 25.], 435 [16., 26.], 436 [17., 27.], 437 [18., 28.]], 438 439 [[ 5., 15.], 440 [ 6., 16.], 441 [ 7., 17.], 442 [ 8., 18.]], 443 444 [[11., 21.], 445 [12., 22.], 446 [13., 23.], 447 [14., 24.]], 448 449 [[16., 26.], 450 [17., 27.], 451 [18., 28.], 452 [19., 29.]], 453 454 [[18., 28.], 455 [19., 29.], 456 [20., 30.], 457 [21., 31.]], 458 459 [[23., 33.], 460 [24., 34.], 461 [25., 35.], 462 [26., 36.]], 463 464 [[ 3., 13.], 465 [ 4., 14.], 466 [ 5., 15.], 467 [ 6., 16.]], 468 469 [[12., 22.], 470 [13., 23.], 471 [14., 24.], 472 [15., 25.]], 473 474 [[17., 27.], 475 [18., 28.], 476 [19., 29.], 477 [20., 30.]], 478 479 [[19., 29.], 480 [20., 30.], 481 [21., 31.], 482 [22., 32.]], 483 484 [[24., 34.], 485 [25., 35.], 486 [26., 36.], 487 [27., 37.]]]), size=(8, 6, 4, 2), nnz=24, 488 layout=torch.sparse_csc) 489# _ccol_indices 490tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], dtype=torch.int32) 491# _row_indices 492tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7], 493 dtype=torch.int32) 494# _values 495tensor([[[ 6., 16.], 496 [ 7., 17.], 497 [ 8., 18.], 498 [ 9., 19.]], 499 500 [[13., 23.], 501 [14., 24.], 502 [15., 25.], 503 [16., 26.]], 504 505 [[20., 30.], 506 [21., 31.], 507 [22., 32.], 508 [23., 33.]], 509 510 [[ 1., 11.], 511 [ 2., 12.], 512 [ 3., 13.], 513 [ 4., 14.]], 514 515 [[ 4., 14.], 516 [ 5., 15.], 517 [ 6., 16.], 518 [ 7., 17.]], 519 520 [[ 7., 17.], 521 [ 8., 18.], 522 [ 9., 19.], 523 [10., 20.]], 524 525 [[ 9., 19.], 526 [10., 20.], 527 [11., 21.], 528 [12., 22.]], 529 530 [[21., 31.], 531 [22., 32.], 532 [23., 33.], 533 [24., 34.]], 534 535 [[ 8., 18.], 536 [ 9., 19.], 537 [10., 20.], 538 [11., 21.]], 539 540 [[14., 24.], 541 [15., 25.], 542 [16., 26.], 543 [17., 27.]], 544 545 [[22., 32.], 546 [23., 33.], 547 [24., 34.], 548 [25., 35.]], 549 550 [[ 2., 12.], 551 [ 3., 13.], 552 [ 4., 14.], 553 [ 5., 15.]], 554 555 [[10., 20.], 556 [11., 21.], 557 [12., 22.], 558 [13., 23.]], 559 560 [[15., 25.], 561 [16., 26.], 562 [17., 27.], 563 [18., 28.]], 564 565 [[ 5., 15.], 566 [ 6., 16.], 567 [ 7., 17.], 568 [ 8., 18.]], 569 570 [[11., 21.], 571 [12., 22.], 572 [13., 23.], 573 [14., 24.]], 574 575 [[16., 26.], 576 [17., 27.], 577 [18., 28.], 578 [19., 29.]], 579 580 [[18., 28.], 581 [19., 29.], 582 [20., 30.], 583 [21., 31.]], 584 585 [[23., 33.], 586 [24., 34.], 587 [25., 35.], 588 [26., 36.]], 589 590 [[ 3., 13.], 591 [ 4., 14.], 592 [ 5., 15.], 593 [ 6., 16.]], 594 595 [[12., 22.], 596 [13., 23.], 597 [14., 24.], 598 [15., 25.]], 599 600 [[17., 27.], 601 [18., 28.], 602 [19., 29.], 603 [20., 30.]], 604 605 [[19., 29.], 606 [20., 30.], 607 [21., 31.], 608 [22., 32.]], 609 610 [[24., 34.], 611 [25., 35.], 612 [26., 36.], 613 [27., 37.]]]) 614 615 616########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ########## 617# sparse tensor 618tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4], 619 [0, 2, 3, 4], 620 [0, 2, 3, 4]], 621 622 [[0, 1, 3, 4], 623 [0, 2, 3, 4], 624 [0, 1, 3, 4]]]), 625 row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1], 626 [0, 1, 0, 0], 627 [0, 1, 1, 1]], 628 629 [[1, 0, 1, 1], 630 [0, 1, 1, 0], 631 [0, 0, 1, 0]]]), 632 values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.], 633 [3., 4., 5., 6.], 634 [2., 3., 4., 5.], 635 [4., 5., 6., 7.]], 636 637 [[1., 2., 3., 4.], 638 [4., 5., 6., 7.], 639 [2., 3., 4., 5.], 640 [3., 4., 5., 6.]], 641 642 [[1., 2., 3., 4.], 643 [2., 3., 4., 5.], 644 [3., 4., 5., 6.], 645 [4., 5., 6., 7.]]], 646 647 648 [[[2., 3., 4., 5.], 649 [1., 2., 3., 4.], 650 [3., 4., 5., 6.], 651 [4., 5., 6., 7.]], 652 653 [[1., 2., 3., 4.], 654 [3., 4., 5., 6.], 655 [4., 5., 6., 7.], 656 [2., 3., 4., 5.]], 657 658 [[1., 2., 3., 4.], 659 [2., 3., 4., 5.], 660 [4., 5., 6., 7.], 661 [3., 4., 5., 6.]]]]), size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, 662 dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc) 663# _ccol_indices 664tensor([[[0, 2, 3, 4], 665 [0, 2, 3, 4], 666 [0, 2, 3, 4]], 667 668 [[0, 1, 3, 4], 669 [0, 2, 3, 4], 670 [0, 1, 3, 4]]], dtype=torch.int32) 671# _row_indices 672tensor([[[0, 1, 0, 1], 673 [0, 1, 0, 0], 674 [0, 1, 1, 1]], 675 676 [[1, 0, 1, 1], 677 [0, 1, 1, 0], 678 [0, 0, 1, 0]]], dtype=torch.int32) 679# _values 680tensor([[[[1., 2., 3., 4.], 681 [3., 4., 5., 6.], 682 [2., 3., 4., 5.], 683 [4., 5., 6., 7.]], 684 685 [[1., 2., 3., 4.], 686 [4., 5., 6., 7.], 687 [2., 3., 4., 5.], 688 [3., 4., 5., 6.]], 689 690 [[1., 2., 3., 4.], 691 [2., 3., 4., 5.], 692 [3., 4., 5., 6.], 693 [4., 5., 6., 7.]]], 694 695 696 [[[2., 3., 4., 5.], 697 [1., 2., 3., 4.], 698 [3., 4., 5., 6.], 699 [4., 5., 6., 7.]], 700 701 [[1., 2., 3., 4.], 702 [3., 4., 5., 6.], 703 [4., 5., 6., 7.], 704 [2., 3., 4., 5.]], 705 706 [[1., 2., 3., 4.], 707 [2., 3., 4., 5.], 708 [4., 5., 6., 7.], 709 [3., 4., 5., 6.]]]], dtype=torch.float64) 710 711########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ########## 712# sparse tensor 713tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]), 714 row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 715 7, 0, 4, 5, 6, 7]), 716 values=tensor([[[ 6., 16.], 717 [ 7., 17.], 718 [ 8., 18.], 719 [ 9., 19.]], 720 721 [[13., 23.], 722 [14., 24.], 723 [15., 25.], 724 [16., 26.]], 725 726 [[20., 30.], 727 [21., 31.], 728 [22., 32.], 729 [23., 33.]], 730 731 [[ 1., 11.], 732 [ 2., 12.], 733 [ 3., 13.], 734 [ 4., 14.]], 735 736 [[ 4., 14.], 737 [ 5., 15.], 738 [ 6., 16.], 739 [ 7., 17.]], 740 741 [[ 7., 17.], 742 [ 8., 18.], 743 [ 9., 19.], 744 [10., 20.]], 745 746 [[ 9., 19.], 747 [10., 20.], 748 [11., 21.], 749 [12., 22.]], 750 751 [[21., 31.], 752 [22., 32.], 753 [23., 33.], 754 [24., 34.]], 755 756 [[ 8., 18.], 757 [ 9., 19.], 758 [10., 20.], 759 [11., 21.]], 760 761 [[14., 24.], 762 [15., 25.], 763 [16., 26.], 764 [17., 27.]], 765 766 [[22., 32.], 767 [23., 33.], 768 [24., 34.], 769 [25., 35.]], 770 771 [[ 2., 12.], 772 [ 3., 13.], 773 [ 4., 14.], 774 [ 5., 15.]], 775 776 [[10., 20.], 777 [11., 21.], 778 [12., 22.], 779 [13., 23.]], 780 781 [[15., 25.], 782 [16., 26.], 783 [17., 27.], 784 [18., 28.]], 785 786 [[ 5., 15.], 787 [ 6., 16.], 788 [ 7., 17.], 789 [ 8., 18.]], 790 791 [[11., 21.], 792 [12., 22.], 793 [13., 23.], 794 [14., 24.]], 795 796 [[16., 26.], 797 [17., 27.], 798 [18., 28.], 799 [19., 29.]], 800 801 [[18., 28.], 802 [19., 29.], 803 [20., 30.], 804 [21., 31.]], 805 806 [[23., 33.], 807 [24., 34.], 808 [25., 35.], 809 [26., 36.]], 810 811 [[ 3., 13.], 812 [ 4., 14.], 813 [ 5., 15.], 814 [ 6., 16.]], 815 816 [[12., 22.], 817 [13., 23.], 818 [14., 24.], 819 [15., 25.]], 820 821 [[17., 27.], 822 [18., 28.], 823 [19., 29.], 824 [20., 30.]], 825 826 [[19., 29.], 827 [20., 30.], 828 [21., 31.], 829 [22., 32.]], 830 831 [[24., 34.], 832 [25., 35.], 833 [26., 36.], 834 [27., 37.]]]), size=(8, 6, 4, 2), nnz=24, 835 dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc) 836# _ccol_indices 837tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24], dtype=torch.int32) 838# _row_indices 839tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7], 840 dtype=torch.int32) 841# _values 842tensor([[[ 6., 16.], 843 [ 7., 17.], 844 [ 8., 18.], 845 [ 9., 19.]], 846 847 [[13., 23.], 848 [14., 24.], 849 [15., 25.], 850 [16., 26.]], 851 852 [[20., 30.], 853 [21., 31.], 854 [22., 32.], 855 [23., 33.]], 856 857 [[ 1., 11.], 858 [ 2., 12.], 859 [ 3., 13.], 860 [ 4., 14.]], 861 862 [[ 4., 14.], 863 [ 5., 15.], 864 [ 6., 16.], 865 [ 7., 17.]], 866 867 [[ 7., 17.], 868 [ 8., 18.], 869 [ 9., 19.], 870 [10., 20.]], 871 872 [[ 9., 19.], 873 [10., 20.], 874 [11., 21.], 875 [12., 22.]], 876 877 [[21., 31.], 878 [22., 32.], 879 [23., 33.], 880 [24., 34.]], 881 882 [[ 8., 18.], 883 [ 9., 19.], 884 [10., 20.], 885 [11., 21.]], 886 887 [[14., 24.], 888 [15., 25.], 889 [16., 26.], 890 [17., 27.]], 891 892 [[22., 32.], 893 [23., 33.], 894 [24., 34.], 895 [25., 35.]], 896 897 [[ 2., 12.], 898 [ 3., 13.], 899 [ 4., 14.], 900 [ 5., 15.]], 901 902 [[10., 20.], 903 [11., 21.], 904 [12., 22.], 905 [13., 23.]], 906 907 [[15., 25.], 908 [16., 26.], 909 [17., 27.], 910 [18., 28.]], 911 912 [[ 5., 15.], 913 [ 6., 16.], 914 [ 7., 17.], 915 [ 8., 18.]], 916 917 [[11., 21.], 918 [12., 22.], 919 [13., 23.], 920 [14., 24.]], 921 922 [[16., 26.], 923 [17., 27.], 924 [18., 28.], 925 [19., 29.]], 926 927 [[18., 28.], 928 [19., 29.], 929 [20., 30.], 930 [21., 31.]], 931 932 [[23., 33.], 933 [24., 34.], 934 [25., 35.], 935 [26., 36.]], 936 937 [[ 3., 13.], 938 [ 4., 14.], 939 [ 5., 15.], 940 [ 6., 16.]], 941 942 [[12., 22.], 943 [13., 23.], 944 [14., 24.], 945 [15., 25.]], 946 947 [[17., 27.], 948 [18., 28.], 949 [19., 29.], 950 [20., 30.]], 951 952 [[19., 29.], 953 [20., 30.], 954 [21., 31.], 955 [22., 32.]], 956 957 [[24., 34.], 958 [25., 35.], 959 [26., 36.], 960 [27., 37.]]], dtype=torch.float64) 961 962 963########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ########## 964# sparse tensor 965tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4], 966 [0, 2, 3, 4], 967 [0, 2, 3, 4]], 968 969 [[0, 1, 3, 4], 970 [0, 2, 3, 4], 971 [0, 1, 3, 4]]]), 972 row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1], 973 [0, 1, 0, 0], 974 [0, 1, 1, 1]], 975 976 [[1, 0, 1, 1], 977 [0, 1, 1, 0], 978 [0, 0, 1, 0]]]), 979 values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.], 980 [3., 4., 5., 6.], 981 [2., 3., 4., 5.], 982 [4., 5., 6., 7.]], 983 984 [[1., 2., 3., 4.], 985 [4., 5., 6., 7.], 986 [2., 3., 4., 5.], 987 [3., 4., 5., 6.]], 988 989 [[1., 2., 3., 4.], 990 [2., 3., 4., 5.], 991 [3., 4., 5., 6.], 992 [4., 5., 6., 7.]]], 993 994 995 [[[2., 3., 4., 5.], 996 [1., 2., 3., 4.], 997 [3., 4., 5., 6.], 998 [4., 5., 6., 7.]], 999 1000 [[1., 2., 3., 4.], 1001 [3., 4., 5., 6.], 1002 [4., 5., 6., 7.], 1003 [2., 3., 4., 5.]], 1004 1005 [[1., 2., 3., 4.], 1006 [2., 3., 4., 5.], 1007 [4., 5., 6., 7.], 1008 [3., 4., 5., 6.]]]]), size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, 1009 layout=torch.sparse_csc) 1010# _ccol_indices 1011tensor([[[0, 2, 3, 4], 1012 [0, 2, 3, 4], 1013 [0, 2, 3, 4]], 1014 1015 [[0, 1, 3, 4], 1016 [0, 2, 3, 4], 1017 [0, 1, 3, 4]]]) 1018# _row_indices 1019tensor([[[0, 1, 0, 1], 1020 [0, 1, 0, 0], 1021 [0, 1, 1, 1]], 1022 1023 [[1, 0, 1, 1], 1024 [0, 1, 1, 0], 1025 [0, 0, 1, 0]]]) 1026# _values 1027tensor([[[[1., 2., 3., 4.], 1028 [3., 4., 5., 6.], 1029 [2., 3., 4., 5.], 1030 [4., 5., 6., 7.]], 1031 1032 [[1., 2., 3., 4.], 1033 [4., 5., 6., 7.], 1034 [2., 3., 4., 5.], 1035 [3., 4., 5., 6.]], 1036 1037 [[1., 2., 3., 4.], 1038 [2., 3., 4., 5.], 1039 [3., 4., 5., 6.], 1040 [4., 5., 6., 7.]]], 1041 1042 1043 [[[2., 3., 4., 5.], 1044 [1., 2., 3., 4.], 1045 [3., 4., 5., 6.], 1046 [4., 5., 6., 7.]], 1047 1048 [[1., 2., 3., 4.], 1049 [3., 4., 5., 6.], 1050 [4., 5., 6., 7.], 1051 [2., 3., 4., 5.]], 1052 1053 [[1., 2., 3., 4.], 1054 [2., 3., 4., 5.], 1055 [4., 5., 6., 7.], 1056 [3., 4., 5., 6.]]]]) 1057 1058########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ########## 1059# sparse tensor 1060tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]), 1061 row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 1062 7, 0, 4, 5, 6, 7]), 1063 values=tensor([[[ 6., 16.], 1064 [ 7., 17.], 1065 [ 8., 18.], 1066 [ 9., 19.]], 1067 1068 [[13., 23.], 1069 [14., 24.], 1070 [15., 25.], 1071 [16., 26.]], 1072 1073 [[20., 30.], 1074 [21., 31.], 1075 [22., 32.], 1076 [23., 33.]], 1077 1078 [[ 1., 11.], 1079 [ 2., 12.], 1080 [ 3., 13.], 1081 [ 4., 14.]], 1082 1083 [[ 4., 14.], 1084 [ 5., 15.], 1085 [ 6., 16.], 1086 [ 7., 17.]], 1087 1088 [[ 7., 17.], 1089 [ 8., 18.], 1090 [ 9., 19.], 1091 [10., 20.]], 1092 1093 [[ 9., 19.], 1094 [10., 20.], 1095 [11., 21.], 1096 [12., 22.]], 1097 1098 [[21., 31.], 1099 [22., 32.], 1100 [23., 33.], 1101 [24., 34.]], 1102 1103 [[ 8., 18.], 1104 [ 9., 19.], 1105 [10., 20.], 1106 [11., 21.]], 1107 1108 [[14., 24.], 1109 [15., 25.], 1110 [16., 26.], 1111 [17., 27.]], 1112 1113 [[22., 32.], 1114 [23., 33.], 1115 [24., 34.], 1116 [25., 35.]], 1117 1118 [[ 2., 12.], 1119 [ 3., 13.], 1120 [ 4., 14.], 1121 [ 5., 15.]], 1122 1123 [[10., 20.], 1124 [11., 21.], 1125 [12., 22.], 1126 [13., 23.]], 1127 1128 [[15., 25.], 1129 [16., 26.], 1130 [17., 27.], 1131 [18., 28.]], 1132 1133 [[ 5., 15.], 1134 [ 6., 16.], 1135 [ 7., 17.], 1136 [ 8., 18.]], 1137 1138 [[11., 21.], 1139 [12., 22.], 1140 [13., 23.], 1141 [14., 24.]], 1142 1143 [[16., 26.], 1144 [17., 27.], 1145 [18., 28.], 1146 [19., 29.]], 1147 1148 [[18., 28.], 1149 [19., 29.], 1150 [20., 30.], 1151 [21., 31.]], 1152 1153 [[23., 33.], 1154 [24., 34.], 1155 [25., 35.], 1156 [26., 36.]], 1157 1158 [[ 3., 13.], 1159 [ 4., 14.], 1160 [ 5., 15.], 1161 [ 6., 16.]], 1162 1163 [[12., 22.], 1164 [13., 23.], 1165 [14., 24.], 1166 [15., 25.]], 1167 1168 [[17., 27.], 1169 [18., 28.], 1170 [19., 29.], 1171 [20., 30.]], 1172 1173 [[19., 29.], 1174 [20., 30.], 1175 [21., 31.], 1176 [22., 32.]], 1177 1178 [[24., 34.], 1179 [25., 35.], 1180 [26., 36.], 1181 [27., 37.]]]), size=(8, 6, 4, 2), nnz=24, 1182 layout=torch.sparse_csc) 1183# _ccol_indices 1184tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]) 1185# _row_indices 1186tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7]) 1187# _values 1188tensor([[[ 6., 16.], 1189 [ 7., 17.], 1190 [ 8., 18.], 1191 [ 9., 19.]], 1192 1193 [[13., 23.], 1194 [14., 24.], 1195 [15., 25.], 1196 [16., 26.]], 1197 1198 [[20., 30.], 1199 [21., 31.], 1200 [22., 32.], 1201 [23., 33.]], 1202 1203 [[ 1., 11.], 1204 [ 2., 12.], 1205 [ 3., 13.], 1206 [ 4., 14.]], 1207 1208 [[ 4., 14.], 1209 [ 5., 15.], 1210 [ 6., 16.], 1211 [ 7., 17.]], 1212 1213 [[ 7., 17.], 1214 [ 8., 18.], 1215 [ 9., 19.], 1216 [10., 20.]], 1217 1218 [[ 9., 19.], 1219 [10., 20.], 1220 [11., 21.], 1221 [12., 22.]], 1222 1223 [[21., 31.], 1224 [22., 32.], 1225 [23., 33.], 1226 [24., 34.]], 1227 1228 [[ 8., 18.], 1229 [ 9., 19.], 1230 [10., 20.], 1231 [11., 21.]], 1232 1233 [[14., 24.], 1234 [15., 25.], 1235 [16., 26.], 1236 [17., 27.]], 1237 1238 [[22., 32.], 1239 [23., 33.], 1240 [24., 34.], 1241 [25., 35.]], 1242 1243 [[ 2., 12.], 1244 [ 3., 13.], 1245 [ 4., 14.], 1246 [ 5., 15.]], 1247 1248 [[10., 20.], 1249 [11., 21.], 1250 [12., 22.], 1251 [13., 23.]], 1252 1253 [[15., 25.], 1254 [16., 26.], 1255 [17., 27.], 1256 [18., 28.]], 1257 1258 [[ 5., 15.], 1259 [ 6., 16.], 1260 [ 7., 17.], 1261 [ 8., 18.]], 1262 1263 [[11., 21.], 1264 [12., 22.], 1265 [13., 23.], 1266 [14., 24.]], 1267 1268 [[16., 26.], 1269 [17., 27.], 1270 [18., 28.], 1271 [19., 29.]], 1272 1273 [[18., 28.], 1274 [19., 29.], 1275 [20., 30.], 1276 [21., 31.]], 1277 1278 [[23., 33.], 1279 [24., 34.], 1280 [25., 35.], 1281 [26., 36.]], 1282 1283 [[ 3., 13.], 1284 [ 4., 14.], 1285 [ 5., 15.], 1286 [ 6., 16.]], 1287 1288 [[12., 22.], 1289 [13., 23.], 1290 [14., 24.], 1291 [15., 25.]], 1292 1293 [[17., 27.], 1294 [18., 28.], 1295 [19., 29.], 1296 [20., 30.]], 1297 1298 [[19., 29.], 1299 [20., 30.], 1300 [21., 31.], 1301 [22., 32.]], 1302 1303 [[24., 34.], 1304 [25., 35.], 1305 [26., 36.], 1306 [27., 37.]]]) 1307 1308 1309########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ########## 1310# sparse tensor 1311tensor(ccol_indices=tensor([[[0, 2, 3, 4], 1312 [0, 2, 3, 4], 1313 [0, 2, 3, 4]], 1314 1315 [[0, 1, 3, 4], 1316 [0, 2, 3, 4], 1317 [0, 1, 3, 4]]]), 1318 row_indices=tensor([[[0, 1, 0, 1], 1319 [0, 1, 0, 0], 1320 [0, 1, 1, 1]], 1321 1322 [[1, 0, 1, 1], 1323 [0, 1, 1, 0], 1324 [0, 0, 1, 0]]]), 1325 values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.], 1326 [3., 4., 5., 6.], 1327 [2., 3., 4., 5.], 1328 [4., 5., 6., 7.]], 1329 1330 [[1., 2., 3., 4.], 1331 [4., 5., 6., 7.], 1332 [2., 3., 4., 5.], 1333 [3., 4., 5., 6.]], 1334 1335 [[1., 2., 3., 4.], 1336 [2., 3., 4., 5.], 1337 [3., 4., 5., 6.], 1338 [4., 5., 6., 7.]]], 1339 1340 1341 [[[2., 3., 4., 5.], 1342 [1., 2., 3., 4.], 1343 [3., 4., 5., 6.], 1344 [4., 5., 6., 7.]], 1345 1346 [[1., 2., 3., 4.], 1347 [3., 4., 5., 6.], 1348 [4., 5., 6., 7.], 1349 [2., 3., 4., 5.]], 1350 1351 [[1., 2., 3., 4.], 1352 [2., 3., 4., 5.], 1353 [4., 5., 6., 7.], 1354 [3., 4., 5., 6.]]]]), size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, 1355 dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc) 1356# _ccol_indices 1357tensor([[[0, 2, 3, 4], 1358 [0, 2, 3, 4], 1359 [0, 2, 3, 4]], 1360 1361 [[0, 1, 3, 4], 1362 [0, 2, 3, 4], 1363 [0, 1, 3, 4]]]) 1364# _row_indices 1365tensor([[[0, 1, 0, 1], 1366 [0, 1, 0, 0], 1367 [0, 1, 1, 1]], 1368 1369 [[1, 0, 1, 1], 1370 [0, 1, 1, 0], 1371 [0, 0, 1, 0]]]) 1372# _values 1373tensor([[[[1., 2., 3., 4.], 1374 [3., 4., 5., 6.], 1375 [2., 3., 4., 5.], 1376 [4., 5., 6., 7.]], 1377 1378 [[1., 2., 3., 4.], 1379 [4., 5., 6., 7.], 1380 [2., 3., 4., 5.], 1381 [3., 4., 5., 6.]], 1382 1383 [[1., 2., 3., 4.], 1384 [2., 3., 4., 5.], 1385 [3., 4., 5., 6.], 1386 [4., 5., 6., 7.]]], 1387 1388 1389 [[[2., 3., 4., 5.], 1390 [1., 2., 3., 4.], 1391 [3., 4., 5., 6.], 1392 [4., 5., 6., 7.]], 1393 1394 [[1., 2., 3., 4.], 1395 [3., 4., 5., 6.], 1396 [4., 5., 6., 7.], 1397 [2., 3., 4., 5.]], 1398 1399 [[1., 2., 3., 4.], 1400 [2., 3., 4., 5.], 1401 [4., 5., 6., 7.], 1402 [3., 4., 5., 6.]]]], dtype=torch.float64) 1403 1404########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ########## 1405# sparse tensor 1406tensor(ccol_indices=tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]), 1407 row_indices=tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 1408 7, 0, 4, 5, 6, 7]), 1409 values=tensor([[[ 6., 16.], 1410 [ 7., 17.], 1411 [ 8., 18.], 1412 [ 9., 19.]], 1413 1414 [[13., 23.], 1415 [14., 24.], 1416 [15., 25.], 1417 [16., 26.]], 1418 1419 [[20., 30.], 1420 [21., 31.], 1421 [22., 32.], 1422 [23., 33.]], 1423 1424 [[ 1., 11.], 1425 [ 2., 12.], 1426 [ 3., 13.], 1427 [ 4., 14.]], 1428 1429 [[ 4., 14.], 1430 [ 5., 15.], 1431 [ 6., 16.], 1432 [ 7., 17.]], 1433 1434 [[ 7., 17.], 1435 [ 8., 18.], 1436 [ 9., 19.], 1437 [10., 20.]], 1438 1439 [[ 9., 19.], 1440 [10., 20.], 1441 [11., 21.], 1442 [12., 22.]], 1443 1444 [[21., 31.], 1445 [22., 32.], 1446 [23., 33.], 1447 [24., 34.]], 1448 1449 [[ 8., 18.], 1450 [ 9., 19.], 1451 [10., 20.], 1452 [11., 21.]], 1453 1454 [[14., 24.], 1455 [15., 25.], 1456 [16., 26.], 1457 [17., 27.]], 1458 1459 [[22., 32.], 1460 [23., 33.], 1461 [24., 34.], 1462 [25., 35.]], 1463 1464 [[ 2., 12.], 1465 [ 3., 13.], 1466 [ 4., 14.], 1467 [ 5., 15.]], 1468 1469 [[10., 20.], 1470 [11., 21.], 1471 [12., 22.], 1472 [13., 23.]], 1473 1474 [[15., 25.], 1475 [16., 26.], 1476 [17., 27.], 1477 [18., 28.]], 1478 1479 [[ 5., 15.], 1480 [ 6., 16.], 1481 [ 7., 17.], 1482 [ 8., 18.]], 1483 1484 [[11., 21.], 1485 [12., 22.], 1486 [13., 23.], 1487 [14., 24.]], 1488 1489 [[16., 26.], 1490 [17., 27.], 1491 [18., 28.], 1492 [19., 29.]], 1493 1494 [[18., 28.], 1495 [19., 29.], 1496 [20., 30.], 1497 [21., 31.]], 1498 1499 [[23., 33.], 1500 [24., 34.], 1501 [25., 35.], 1502 [26., 36.]], 1503 1504 [[ 3., 13.], 1505 [ 4., 14.], 1506 [ 5., 15.], 1507 [ 6., 16.]], 1508 1509 [[12., 22.], 1510 [13., 23.], 1511 [14., 24.], 1512 [15., 25.]], 1513 1514 [[17., 27.], 1515 [18., 28.], 1516 [19., 29.], 1517 [20., 30.]], 1518 1519 [[19., 29.], 1520 [20., 30.], 1521 [21., 31.], 1522 [22., 32.]], 1523 1524 [[24., 34.], 1525 [25., 35.], 1526 [26., 36.], 1527 [27., 37.]]]), size=(8, 6, 4, 2), nnz=24, 1528 dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csc) 1529# _ccol_indices 1530tensor([ 0, 3, 8, 11, 14, 19, 24]) 1531# _row_indices 1532tensor([2, 5, 7, 0, 1, 2, 4, 7, 2, 5, 7, 0, 4, 5, 1, 4, 5, 6, 7, 0, 4, 5, 6, 7]) 1533# _values 1534tensor([[[ 6., 16.], 1535 [ 7., 17.], 1536 [ 8., 18.], 1537 [ 9., 19.]], 1538 1539 [[13., 23.], 1540 [14., 24.], 1541 [15., 25.], 1542 [16., 26.]], 1543 1544 [[20., 30.], 1545 [21., 31.], 1546 [22., 32.], 1547 [23., 33.]], 1548 1549 [[ 1., 11.], 1550 [ 2., 12.], 1551 [ 3., 13.], 1552 [ 4., 14.]], 1553 1554 [[ 4., 14.], 1555 [ 5., 15.], 1556 [ 6., 16.], 1557 [ 7., 17.]], 1558 1559 [[ 7., 17.], 1560 [ 8., 18.], 1561 [ 9., 19.], 1562 [10., 20.]], 1563 1564 [[ 9., 19.], 1565 [10., 20.], 1566 [11., 21.], 1567 [12., 22.]], 1568 1569 [[21., 31.], 1570 [22., 32.], 1571 [23., 33.], 1572 [24., 34.]], 1573 1574 [[ 8., 18.], 1575 [ 9., 19.], 1576 [10., 20.], 1577 [11., 21.]], 1578 1579 [[14., 24.], 1580 [15., 25.], 1581 [16., 26.], 1582 [17., 27.]], 1583 1584 [[22., 32.], 1585 [23., 33.], 1586 [24., 34.], 1587 [25., 35.]], 1588 1589 [[ 2., 12.], 1590 [ 3., 13.], 1591 [ 4., 14.], 1592 [ 5., 15.]], 1593 1594 [[10., 20.], 1595 [11., 21.], 1596 [12., 22.], 1597 [13., 23.]], 1598 1599 [[15., 25.], 1600 [16., 26.], 1601 [17., 27.], 1602 [18., 28.]], 1603 1604 [[ 5., 15.], 1605 [ 6., 16.], 1606 [ 7., 17.], 1607 [ 8., 18.]], 1608 1609 [[11., 21.], 1610 [12., 22.], 1611 [13., 23.], 1612 [14., 24.]], 1613 1614 [[16., 26.], 1615 [17., 27.], 1616 [18., 28.], 1617 [19., 29.]], 1618 1619 [[18., 28.], 1620 [19., 29.], 1621 [20., 30.], 1622 [21., 31.]], 1623 1624 [[23., 33.], 1625 [24., 34.], 1626 [25., 35.], 1627 [26., 36.]], 1628 1629 [[ 3., 13.], 1630 [ 4., 14.], 1631 [ 5., 15.], 1632 [ 6., 16.]], 1633 1634 [[12., 22.], 1635 [13., 23.], 1636 [14., 24.], 1637 [15., 25.]], 1638 1639 [[17., 27.], 1640 [18., 28.], 1641 [19., 29.], 1642 [20., 30.]], 1643 1644 [[19., 29.], 1645 [20., 30.], 1646 [21., 31.], 1647 [22., 32.]], 1648 1649 [[24., 34.], 1650 [25., 35.], 1651 [26., 36.], 1652 [27., 37.]]], dtype=torch.float64) 1653 1654