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