########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
                             [0, 3, 4],
                             [0, 1, 4]],

                            [[0, 1, 4],
                             [0, 2, 4],
                             [0, 3, 4]]]),
       col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
                            [0, 1, 2, 0],
                            [0, 0, 1, 2]],

                           [[1, 0, 1, 2],
                            [0, 2, 0, 1],
                            [0, 1, 2, 1]]]),
       values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.]],

                      [[1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
       nnz=4, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
         [0, 3, 4],
         [0, 1, 4]],

        [[0, 1, 4],
         [0, 2, 4],
         [0, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
         [0, 1, 2, 0],
         [0, 0, 1, 2]],

        [[1, 0, 1, 2],
         [0, 2, 0, 1],
         [0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.]],

        [[1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.]]], device='cuda:0')

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


########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
                             [0, 3, 4],
                             [0, 1, 4]],

                            [[0, 1, 4],
                             [0, 2, 4],
                             [0, 3, 4]]]),
       col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
                            [0, 1, 2, 0],
                            [0, 0, 1, 2]],

                           [[1, 0, 1, 2],
                            [0, 2, 0, 1],
                            [0, 1, 2, 1]]]),
       values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.]],

                      [[1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
       nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
         [0, 3, 4],
         [0, 1, 4]],

        [[0, 1, 4],
         [0, 2, 4],
         [0, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
         [0, 1, 2, 0],
         [0, 0, 1, 2]],

        [[1, 0, 1, 2],
         [0, 2, 0, 1],
         [0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.]],

        [[1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)

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


########## torch.float32/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
                             [0, 3, 4],
                             [0, 1, 4]],

                            [[0, 1, 4],
                             [0, 2, 4],
                             [0, 3, 4]]]),
       col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
                            [0, 1, 2, 0],
                            [0, 0, 1, 2]],

                           [[1, 0, 1, 2],
                            [0, 2, 0, 1],
                            [0, 1, 2, 1]]]),
       values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.]],

                      [[1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
       nnz=4, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
         [0, 3, 4],
         [0, 1, 4]],

        [[0, 1, 4],
         [0, 2, 4],
         [0, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
         [0, 1, 2, 0],
         [0, 0, 1, 2]],

        [[1, 0, 1, 2],
         [0, 2, 0, 1],
         [0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.]],

        [[1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.]]], device='cuda:0')

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


########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+() ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
                             [0, 3, 4],
                             [0, 1, 4]],

                            [[0, 1, 4],
                             [0, 2, 4],
                             [0, 3, 4]]]),
       col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
                            [0, 1, 2, 0],
                            [0, 0, 1, 2]],

                           [[1, 0, 1, 2],
                            [0, 2, 0, 1],
                            [0, 1, 2, 1]]]),
       values=tensor([[[1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.]],

                      [[1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.],
                       [1., 2., 3., 4.]]]), device='cuda:0', size=(2, 3, 2, 3),
       nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
         [0, 3, 4],
         [0, 1, 4]],

        [[0, 1, 4],
         [0, 2, 4],
         [0, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
         [0, 1, 2, 0],
         [0, 0, 1, 2]],

        [[1, 0, 1, 2],
         [0, 2, 0, 1],
         [0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.]],

        [[1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.],
         [1., 2., 3., 4.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)

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


########## torch.float32/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
                             [0, 3, 4],
                             [0, 1, 4]],

                            [[0, 1, 4],
                             [0, 2, 4],
                             [0, 3, 4]]]),
       col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
                            [0, 1, 2, 0],
                            [0, 0, 1, 2]],

                           [[1, 0, 1, 2],
                            [0, 2, 0, 1],
                            [0, 1, 2, 1]]]),
       values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]]],


                      [[[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]]]]), device='cuda:0',
       size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
         [0, 3, 4],
         [0, 1, 4]],

        [[0, 1, 4],
         [0, 2, 4],
         [0, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
         [0, 1, 2, 0],
         [0, 0, 1, 2]],

        [[1, 0, 1, 2],
         [0, 2, 0, 1],
         [0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]]],


        [[[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]]]], device='cuda:0')

########## torch.float32/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0,  3,  5,  8,  8, 12, 17, 19, 24]),
       col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
                           5, 0, 1, 2, 4, 5]),
       values=tensor([[[ 1., 11.],
                       [ 2., 12.],
                       [ 3., 13.],
                       [ 4., 14.]],

                      [[ 2., 12.],
                       [ 3., 13.],
                       [ 4., 14.],
                       [ 5., 15.]],

                      [[ 3., 13.],
                       [ 4., 14.],
                       [ 5., 15.],
                       [ 6., 16.]],

                      [[ 4., 14.],
                       [ 5., 15.],
                       [ 6., 16.],
                       [ 7., 17.]],

                      [[ 5., 15.],
                       [ 6., 16.],
                       [ 7., 17.],
                       [ 8., 18.]],

                      [[ 6., 16.],
                       [ 7., 17.],
                       [ 8., 18.],
                       [ 9., 19.]],

                      [[ 7., 17.],
                       [ 8., 18.],
                       [ 9., 19.],
                       [10., 20.]],

                      [[ 8., 18.],
                       [ 9., 19.],
                       [10., 20.],
                       [11., 21.]],

                      [[ 9., 19.],
                       [10., 20.],
                       [11., 21.],
                       [12., 22.]],

                      [[10., 20.],
                       [11., 21.],
                       [12., 22.],
                       [13., 23.]],

                      [[11., 21.],
                       [12., 22.],
                       [13., 23.],
                       [14., 24.]],

                      [[12., 22.],
                       [13., 23.],
                       [14., 24.],
                       [15., 25.]],

                      [[13., 23.],
                       [14., 24.],
                       [15., 25.],
                       [16., 26.]],

                      [[14., 24.],
                       [15., 25.],
                       [16., 26.],
                       [17., 27.]],

                      [[15., 25.],
                       [16., 26.],
                       [17., 27.],
                       [18., 28.]],

                      [[16., 26.],
                       [17., 27.],
                       [18., 28.],
                       [19., 29.]],

                      [[17., 27.],
                       [18., 28.],
                       [19., 29.],
                       [20., 30.]],

                      [[18., 28.],
                       [19., 29.],
                       [20., 30.],
                       [21., 31.]],

                      [[19., 29.],
                       [20., 30.],
                       [21., 31.],
                       [22., 32.]],

                      [[20., 30.],
                       [21., 31.],
                       [22., 32.],
                       [23., 33.]],

                      [[21., 31.],
                       [22., 32.],
                       [23., 33.],
                       [24., 34.]],

                      [[22., 32.],
                       [23., 33.],
                       [24., 34.],
                       [25., 35.]],

                      [[23., 33.],
                       [24., 34.],
                       [25., 35.],
                       [26., 36.]],

                      [[24., 34.],
                       [25., 35.],
                       [26., 36.],
                       [27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
       nnz=24, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0,  3,  5,  8,  8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0',
       dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
       device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[ 1., 11.],
         [ 2., 12.],
         [ 3., 13.],
         [ 4., 14.]],

        [[ 2., 12.],
         [ 3., 13.],
         [ 4., 14.],
         [ 5., 15.]],

        [[ 3., 13.],
         [ 4., 14.],
         [ 5., 15.],
         [ 6., 16.]],

        [[ 4., 14.],
         [ 5., 15.],
         [ 6., 16.],
         [ 7., 17.]],

        [[ 5., 15.],
         [ 6., 16.],
         [ 7., 17.],
         [ 8., 18.]],

        [[ 6., 16.],
         [ 7., 17.],
         [ 8., 18.],
         [ 9., 19.]],

        [[ 7., 17.],
         [ 8., 18.],
         [ 9., 19.],
         [10., 20.]],

        [[ 8., 18.],
         [ 9., 19.],
         [10., 20.],
         [11., 21.]],

        [[ 9., 19.],
         [10., 20.],
         [11., 21.],
         [12., 22.]],

        [[10., 20.],
         [11., 21.],
         [12., 22.],
         [13., 23.]],

        [[11., 21.],
         [12., 22.],
         [13., 23.],
         [14., 24.]],

        [[12., 22.],
         [13., 23.],
         [14., 24.],
         [15., 25.]],

        [[13., 23.],
         [14., 24.],
         [15., 25.],
         [16., 26.]],

        [[14., 24.],
         [15., 25.],
         [16., 26.],
         [17., 27.]],

        [[15., 25.],
         [16., 26.],
         [17., 27.],
         [18., 28.]],

        [[16., 26.],
         [17., 27.],
         [18., 28.],
         [19., 29.]],

        [[17., 27.],
         [18., 28.],
         [19., 29.],
         [20., 30.]],

        [[18., 28.],
         [19., 29.],
         [20., 30.],
         [21., 31.]],

        [[19., 29.],
         [20., 30.],
         [21., 31.],
         [22., 32.]],

        [[20., 30.],
         [21., 31.],
         [22., 32.],
         [23., 33.]],

        [[21., 31.],
         [22., 32.],
         [23., 33.],
         [24., 34.]],

        [[22., 32.],
         [23., 33.],
         [24., 34.],
         [25., 35.]],

        [[23., 33.],
         [24., 34.],
         [25., 35.],
         [26., 36.]],

        [[24., 34.],
         [25., 35.],
         [26., 36.],
         [27., 37.]]], device='cuda:0')


########## torch.float64/torch.int32/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
                             [0, 3, 4],
                             [0, 1, 4]],

                            [[0, 1, 4],
                             [0, 2, 4],
                             [0, 3, 4]]]),
       col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
                            [0, 1, 2, 0],
                            [0, 0, 1, 2]],

                           [[1, 0, 1, 2],
                            [0, 2, 0, 1],
                            [0, 1, 2, 1]]]),
       values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]]],


                      [[[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]]]]), device='cuda:0',
       size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
         [0, 3, 4],
         [0, 1, 4]],

        [[0, 1, 4],
         [0, 2, 4],
         [0, 3, 4]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
         [0, 1, 2, 0],
         [0, 0, 1, 2]],

        [[1, 0, 1, 2],
         [0, 2, 0, 1],
         [0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]]],


        [[[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)

########## torch.float64/torch.int32/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0,  3,  5,  8,  8, 12, 17, 19, 24]),
       col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
                           5, 0, 1, 2, 4, 5]),
       values=tensor([[[ 1., 11.],
                       [ 2., 12.],
                       [ 3., 13.],
                       [ 4., 14.]],

                      [[ 2., 12.],
                       [ 3., 13.],
                       [ 4., 14.],
                       [ 5., 15.]],

                      [[ 3., 13.],
                       [ 4., 14.],
                       [ 5., 15.],
                       [ 6., 16.]],

                      [[ 4., 14.],
                       [ 5., 15.],
                       [ 6., 16.],
                       [ 7., 17.]],

                      [[ 5., 15.],
                       [ 6., 16.],
                       [ 7., 17.],
                       [ 8., 18.]],

                      [[ 6., 16.],
                       [ 7., 17.],
                       [ 8., 18.],
                       [ 9., 19.]],

                      [[ 7., 17.],
                       [ 8., 18.],
                       [ 9., 19.],
                       [10., 20.]],

                      [[ 8., 18.],
                       [ 9., 19.],
                       [10., 20.],
                       [11., 21.]],

                      [[ 9., 19.],
                       [10., 20.],
                       [11., 21.],
                       [12., 22.]],

                      [[10., 20.],
                       [11., 21.],
                       [12., 22.],
                       [13., 23.]],

                      [[11., 21.],
                       [12., 22.],
                       [13., 23.],
                       [14., 24.]],

                      [[12., 22.],
                       [13., 23.],
                       [14., 24.],
                       [15., 25.]],

                      [[13., 23.],
                       [14., 24.],
                       [15., 25.],
                       [16., 26.]],

                      [[14., 24.],
                       [15., 25.],
                       [16., 26.],
                       [17., 27.]],

                      [[15., 25.],
                       [16., 26.],
                       [17., 27.],
                       [18., 28.]],

                      [[16., 26.],
                       [17., 27.],
                       [18., 28.],
                       [19., 29.]],

                      [[17., 27.],
                       [18., 28.],
                       [19., 29.],
                       [20., 30.]],

                      [[18., 28.],
                       [19., 29.],
                       [20., 30.],
                       [21., 31.]],

                      [[19., 29.],
                       [20., 30.],
                       [21., 31.],
                       [22., 32.]],

                      [[20., 30.],
                       [21., 31.],
                       [22., 32.],
                       [23., 33.]],

                      [[21., 31.],
                       [22., 32.],
                       [23., 33.],
                       [24., 34.]],

                      [[22., 32.],
                       [23., 33.],
                       [24., 34.],
                       [25., 35.]],

                      [[23., 33.],
                       [24., 34.],
                       [25., 35.],
                       [26., 36.]],

                      [[24., 34.],
                       [25., 35.],
                       [26., 36.],
                       [27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
       nnz=24, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0,  3,  5,  8,  8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0',
       dtype=torch.int32)
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
       device='cuda:0', dtype=torch.int32)
# _values
tensor([[[ 1., 11.],
         [ 2., 12.],
         [ 3., 13.],
         [ 4., 14.]],

        [[ 2., 12.],
         [ 3., 13.],
         [ 4., 14.],
         [ 5., 15.]],

        [[ 3., 13.],
         [ 4., 14.],
         [ 5., 15.],
         [ 6., 16.]],

        [[ 4., 14.],
         [ 5., 15.],
         [ 6., 16.],
         [ 7., 17.]],

        [[ 5., 15.],
         [ 6., 16.],
         [ 7., 17.],
         [ 8., 18.]],

        [[ 6., 16.],
         [ 7., 17.],
         [ 8., 18.],
         [ 9., 19.]],

        [[ 7., 17.],
         [ 8., 18.],
         [ 9., 19.],
         [10., 20.]],

        [[ 8., 18.],
         [ 9., 19.],
         [10., 20.],
         [11., 21.]],

        [[ 9., 19.],
         [10., 20.],
         [11., 21.],
         [12., 22.]],

        [[10., 20.],
         [11., 21.],
         [12., 22.],
         [13., 23.]],

        [[11., 21.],
         [12., 22.],
         [13., 23.],
         [14., 24.]],

        [[12., 22.],
         [13., 23.],
         [14., 24.],
         [15., 25.]],

        [[13., 23.],
         [14., 24.],
         [15., 25.],
         [16., 26.]],

        [[14., 24.],
         [15., 25.],
         [16., 26.],
         [17., 27.]],

        [[15., 25.],
         [16., 26.],
         [17., 27.],
         [18., 28.]],

        [[16., 26.],
         [17., 27.],
         [18., 28.],
         [19., 29.]],

        [[17., 27.],
         [18., 28.],
         [19., 29.],
         [20., 30.]],

        [[18., 28.],
         [19., 29.],
         [20., 30.],
         [21., 31.]],

        [[19., 29.],
         [20., 30.],
         [21., 31.],
         [22., 32.]],

        [[20., 30.],
         [21., 31.],
         [22., 32.],
         [23., 33.]],

        [[21., 31.],
         [22., 32.],
         [23., 33.],
         [24., 34.]],

        [[22., 32.],
         [23., 33.],
         [24., 34.],
         [25., 35.]],

        [[23., 33.],
         [24., 34.],
         [25., 35.],
         [26., 36.]],

        [[24., 34.],
         [25., 35.],
         [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, 2, 4],
                             [0, 3, 4],
                             [0, 1, 4]],

                            [[0, 1, 4],
                             [0, 2, 4],
                             [0, 3, 4]]]),
       col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
                            [0, 1, 2, 0],
                            [0, 0, 1, 2]],

                           [[1, 0, 1, 2],
                            [0, 2, 0, 1],
                            [0, 1, 2, 1]]]),
       values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]]],


                      [[[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]]]]), device='cuda:0',
       size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
         [0, 3, 4],
         [0, 1, 4]],

        [[0, 1, 4],
         [0, 2, 4],
         [0, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
         [0, 1, 2, 0],
         [0, 0, 1, 2]],

        [[1, 0, 1, 2],
         [0, 2, 0, 1],
         [0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]]],


        [[[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]]]], device='cuda:0')

########## torch.float32/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0,  3,  5,  8,  8, 12, 17, 19, 24]),
       col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
                           5, 0, 1, 2, 4, 5]),
       values=tensor([[[ 1., 11.],
                       [ 2., 12.],
                       [ 3., 13.],
                       [ 4., 14.]],

                      [[ 2., 12.],
                       [ 3., 13.],
                       [ 4., 14.],
                       [ 5., 15.]],

                      [[ 3., 13.],
                       [ 4., 14.],
                       [ 5., 15.],
                       [ 6., 16.]],

                      [[ 4., 14.],
                       [ 5., 15.],
                       [ 6., 16.],
                       [ 7., 17.]],

                      [[ 5., 15.],
                       [ 6., 16.],
                       [ 7., 17.],
                       [ 8., 18.]],

                      [[ 6., 16.],
                       [ 7., 17.],
                       [ 8., 18.],
                       [ 9., 19.]],

                      [[ 7., 17.],
                       [ 8., 18.],
                       [ 9., 19.],
                       [10., 20.]],

                      [[ 8., 18.],
                       [ 9., 19.],
                       [10., 20.],
                       [11., 21.]],

                      [[ 9., 19.],
                       [10., 20.],
                       [11., 21.],
                       [12., 22.]],

                      [[10., 20.],
                       [11., 21.],
                       [12., 22.],
                       [13., 23.]],

                      [[11., 21.],
                       [12., 22.],
                       [13., 23.],
                       [14., 24.]],

                      [[12., 22.],
                       [13., 23.],
                       [14., 24.],
                       [15., 25.]],

                      [[13., 23.],
                       [14., 24.],
                       [15., 25.],
                       [16., 26.]],

                      [[14., 24.],
                       [15., 25.],
                       [16., 26.],
                       [17., 27.]],

                      [[15., 25.],
                       [16., 26.],
                       [17., 27.],
                       [18., 28.]],

                      [[16., 26.],
                       [17., 27.],
                       [18., 28.],
                       [19., 29.]],

                      [[17., 27.],
                       [18., 28.],
                       [19., 29.],
                       [20., 30.]],

                      [[18., 28.],
                       [19., 29.],
                       [20., 30.],
                       [21., 31.]],

                      [[19., 29.],
                       [20., 30.],
                       [21., 31.],
                       [22., 32.]],

                      [[20., 30.],
                       [21., 31.],
                       [22., 32.],
                       [23., 33.]],

                      [[21., 31.],
                       [22., 32.],
                       [23., 33.],
                       [24., 34.]],

                      [[22., 32.],
                       [23., 33.],
                       [24., 34.],
                       [25., 35.]],

                      [[23., 33.],
                       [24., 34.],
                       [25., 35.],
                       [26., 36.]],

                      [[24., 34.],
                       [25., 35.],
                       [26., 36.],
                       [27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
       nnz=24, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0,  3,  5,  8,  8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
       device='cuda:0')
# _values
tensor([[[ 1., 11.],
         [ 2., 12.],
         [ 3., 13.],
         [ 4., 14.]],

        [[ 2., 12.],
         [ 3., 13.],
         [ 4., 14.],
         [ 5., 15.]],

        [[ 3., 13.],
         [ 4., 14.],
         [ 5., 15.],
         [ 6., 16.]],

        [[ 4., 14.],
         [ 5., 15.],
         [ 6., 16.],
         [ 7., 17.]],

        [[ 5., 15.],
         [ 6., 16.],
         [ 7., 17.],
         [ 8., 18.]],

        [[ 6., 16.],
         [ 7., 17.],
         [ 8., 18.],
         [ 9., 19.]],

        [[ 7., 17.],
         [ 8., 18.],
         [ 9., 19.],
         [10., 20.]],

        [[ 8., 18.],
         [ 9., 19.],
         [10., 20.],
         [11., 21.]],

        [[ 9., 19.],
         [10., 20.],
         [11., 21.],
         [12., 22.]],

        [[10., 20.],
         [11., 21.],
         [12., 22.],
         [13., 23.]],

        [[11., 21.],
         [12., 22.],
         [13., 23.],
         [14., 24.]],

        [[12., 22.],
         [13., 23.],
         [14., 24.],
         [15., 25.]],

        [[13., 23.],
         [14., 24.],
         [15., 25.],
         [16., 26.]],

        [[14., 24.],
         [15., 25.],
         [16., 26.],
         [17., 27.]],

        [[15., 25.],
         [16., 26.],
         [17., 27.],
         [18., 28.]],

        [[16., 26.],
         [17., 27.],
         [18., 28.],
         [19., 29.]],

        [[17., 27.],
         [18., 28.],
         [19., 29.],
         [20., 30.]],

        [[18., 28.],
         [19., 29.],
         [20., 30.],
         [21., 31.]],

        [[19., 29.],
         [20., 30.],
         [21., 31.],
         [22., 32.]],

        [[20., 30.],
         [21., 31.],
         [22., 32.],
         [23., 33.]],

        [[21., 31.],
         [22., 32.],
         [23., 33.],
         [24., 34.]],

        [[22., 32.],
         [23., 33.],
         [24., 34.],
         [25., 35.]],

        [[23., 33.],
         [24., 34.],
         [25., 35.],
         [26., 36.]],

        [[24., 34.],
         [25., 35.],
         [26., 36.],
         [27., 37.]]], device='cuda:0')


########## torch.float64/torch.int64/size=(2, 3)+(2, 3)+(4,) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([[[0, 2, 4],
                             [0, 3, 4],
                             [0, 1, 4]],

                            [[0, 1, 4],
                             [0, 2, 4],
                             [0, 3, 4]]]),
       col_indices=tensor([[[0, 1, 0, 2],
                            [0, 1, 2, 0],
                            [0, 0, 1, 2]],

                           [[1, 0, 1, 2],
                            [0, 2, 0, 1],
                            [0, 1, 2, 1]]]),
       values=tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]]],


                      [[[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]],

                       [[1., 2., 3., 4.],
                        [2., 3., 4., 5.],
                        [3., 4., 5., 6.],
                        [4., 5., 6., 7.]]]]), device='cuda:0',
       size=(2, 3, 2, 3, 4), nnz=4, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([[[0, 2, 4],
         [0, 3, 4],
         [0, 1, 4]],

        [[0, 1, 4],
         [0, 2, 4],
         [0, 3, 4]]], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([[[0, 1, 0, 2],
         [0, 1, 2, 0],
         [0, 0, 1, 2]],

        [[1, 0, 1, 2],
         [0, 2, 0, 1],
         [0, 1, 2, 1]]], device='cuda:0')
# _values
tensor([[[[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]]],


        [[[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]],

         [[1., 2., 3., 4.],
          [2., 3., 4., 5.],
          [3., 4., 5., 6.],
          [4., 5., 6., 7.]]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)

########## torch.float64/torch.int64/size=()+(8, 6)+(4, 2) ##########
# sparse tensor
tensor(crow_indices=tensor([ 0,  3,  5,  8,  8, 12, 17, 19, 24]),
       col_indices=tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4,
                           5, 0, 1, 2, 4, 5]),
       values=tensor([[[ 1., 11.],
                       [ 2., 12.],
                       [ 3., 13.],
                       [ 4., 14.]],

                      [[ 2., 12.],
                       [ 3., 13.],
                       [ 4., 14.],
                       [ 5., 15.]],

                      [[ 3., 13.],
                       [ 4., 14.],
                       [ 5., 15.],
                       [ 6., 16.]],

                      [[ 4., 14.],
                       [ 5., 15.],
                       [ 6., 16.],
                       [ 7., 17.]],

                      [[ 5., 15.],
                       [ 6., 16.],
                       [ 7., 17.],
                       [ 8., 18.]],

                      [[ 6., 16.],
                       [ 7., 17.],
                       [ 8., 18.],
                       [ 9., 19.]],

                      [[ 7., 17.],
                       [ 8., 18.],
                       [ 9., 19.],
                       [10., 20.]],

                      [[ 8., 18.],
                       [ 9., 19.],
                       [10., 20.],
                       [11., 21.]],

                      [[ 9., 19.],
                       [10., 20.],
                       [11., 21.],
                       [12., 22.]],

                      [[10., 20.],
                       [11., 21.],
                       [12., 22.],
                       [13., 23.]],

                      [[11., 21.],
                       [12., 22.],
                       [13., 23.],
                       [14., 24.]],

                      [[12., 22.],
                       [13., 23.],
                       [14., 24.],
                       [15., 25.]],

                      [[13., 23.],
                       [14., 24.],
                       [15., 25.],
                       [16., 26.]],

                      [[14., 24.],
                       [15., 25.],
                       [16., 26.],
                       [17., 27.]],

                      [[15., 25.],
                       [16., 26.],
                       [17., 27.],
                       [18., 28.]],

                      [[16., 26.],
                       [17., 27.],
                       [18., 28.],
                       [19., 29.]],

                      [[17., 27.],
                       [18., 28.],
                       [19., 29.],
                       [20., 30.]],

                      [[18., 28.],
                       [19., 29.],
                       [20., 30.],
                       [21., 31.]],

                      [[19., 29.],
                       [20., 30.],
                       [21., 31.],
                       [22., 32.]],

                      [[20., 30.],
                       [21., 31.],
                       [22., 32.],
                       [23., 33.]],

                      [[21., 31.],
                       [22., 32.],
                       [23., 33.],
                       [24., 34.]],

                      [[22., 32.],
                       [23., 33.],
                       [24., 34.],
                       [25., 35.]],

                      [[23., 33.],
                       [24., 34.],
                       [25., 35.],
                       [26., 36.]],

                      [[24., 34.],
                       [25., 35.],
                       [26., 36.],
                       [27., 37.]]]), device='cuda:0', size=(8, 6, 4, 2),
       nnz=24, dtype=torch.float64, layout=torch.sparse_csr)
# _crow_indices
tensor([ 0,  3,  5,  8,  8, 12, 17, 19, 24], device='cuda:0')
# _col_indices
tensor([1, 3, 5, 1, 4, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 5, 0, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 0, 1, 2, 4, 5],
       device='cuda:0')
# _values
tensor([[[ 1., 11.],
         [ 2., 12.],
         [ 3., 13.],
         [ 4., 14.]],

        [[ 2., 12.],
         [ 3., 13.],
         [ 4., 14.],
         [ 5., 15.]],

        [[ 3., 13.],
         [ 4., 14.],
         [ 5., 15.],
         [ 6., 16.]],

        [[ 4., 14.],
         [ 5., 15.],
         [ 6., 16.],
         [ 7., 17.]],

        [[ 5., 15.],
         [ 6., 16.],
         [ 7., 17.],
         [ 8., 18.]],

        [[ 6., 16.],
         [ 7., 17.],
         [ 8., 18.],
         [ 9., 19.]],

        [[ 7., 17.],
         [ 8., 18.],
         [ 9., 19.],
         [10., 20.]],

        [[ 8., 18.],
         [ 9., 19.],
         [10., 20.],
         [11., 21.]],

        [[ 9., 19.],
         [10., 20.],
         [11., 21.],
         [12., 22.]],

        [[10., 20.],
         [11., 21.],
         [12., 22.],
         [13., 23.]],

        [[11., 21.],
         [12., 22.],
         [13., 23.],
         [14., 24.]],

        [[12., 22.],
         [13., 23.],
         [14., 24.],
         [15., 25.]],

        [[13., 23.],
         [14., 24.],
         [15., 25.],
         [16., 26.]],

        [[14., 24.],
         [15., 25.],
         [16., 26.],
         [17., 27.]],

        [[15., 25.],
         [16., 26.],
         [17., 27.],
         [18., 28.]],

        [[16., 26.],
         [17., 27.],
         [18., 28.],
         [19., 29.]],

        [[17., 27.],
         [18., 28.],
         [19., 29.],
         [20., 30.]],

        [[18., 28.],
         [19., 29.],
         [20., 30.],
         [21., 31.]],

        [[19., 29.],
         [20., 30.],
         [21., 31.],
         [22., 32.]],

        [[20., 30.],
         [21., 31.],
         [22., 32.],
         [23., 33.]],

        [[21., 31.],
         [22., 32.],
         [23., 33.],
         [24., 34.]],

        [[22., 32.],
         [23., 33.],
         [24., 34.],
         [25., 35.]],

        [[23., 33.],
         [24., 34.],
         [25., 35.],
         [26., 36.]],

        [[24., 34.],
         [25., 35.],
         [26., 36.],
         [27., 37.]]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)