frozenleaves/pytorch
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pytorch/test/expect/TestSparseCompressedCUDA.test_print_SparseBSR_cuda.expect
Pearu Peterson 90bed8874f Generator of tensor inputs with variable layout and structure (batch/non-batch, hybrid/non-hybrid, block/non-block) (#88914) 
This PR introduces `TestCase.generate_simple_inputs` method that is an improved and generalized version of the `TestSparseCompressed._generate_small_inputs` method.

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

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