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import numpy as np
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import pytest
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import mindspore.context as context
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import mindspore.nn as nn
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from mindspore import Tensor
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from mindspore.ops.operations import _inner_ops as inner
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from mindspore.ops import operations as P
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class GatherNet(nn.Cell):
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def __init__(self):
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super(GatherNet, self).__init__()
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self.gather = P.Gather()
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def construct(self, x, indices):
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return self.gather(x, indices, 1)
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@pytest.mark.level0
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@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
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@pytest.mark.env_onecard
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def test_gather0():
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x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float32).reshape(2, 3, 4, 5))
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indices = Tensor(np.ones((2, 2, 4, 5), dtype='i4'))
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expect = np.array([[[[[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]]],
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[[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]]]],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]]],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]],
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[[20., 21., 22., 23., 24.],
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[25., 26., 27., 28., 29.],
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[30., 31., 32., 33., 34.],
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[35., 36., 37., 38., 39.]]]]]],
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[[[[[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]]],
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[[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]]],
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[[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]]]],
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[[[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[95., 96., 97., 98., 99.]],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[85., 86., 87., 88., 89.],
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[90., 91., 92., 93., 94.],
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[[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
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[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]]],
|
|
|
|
[[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]]]],
|
|
|
|
[[[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]]],
|
|
|
|
[[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]]],
|
|
|
|
[[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]]],
|
|
|
|
[[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[80., 81., 82., 83., 84.],
|
|
[85., 86., 87., 88., 89.],
|
|
[90., 91., 92., 93., 94.],
|
|
[95., 96., 97., 98., 99.]]]]]]])
|
|
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNet()
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
|
|
|
|
class GatherNet1(nn.Cell):
|
|
def __init__(self):
|
|
super(GatherNet1, self).__init__()
|
|
self.gather = P.Gather()
|
|
|
|
def construct(self, x, indices):
|
|
return self.gather(x, indices, -1)
|
|
|
|
|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gather1():
|
|
x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float32).reshape(2, 3, 4, 5))
|
|
indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
|
|
expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
|
|
[6., 8., 9.],
|
|
[11., 13., 14.],
|
|
[16., 18., 19.]],
|
|
|
|
[[21., 23., 24.],
|
|
[26., 28., 29.],
|
|
[31., 33., 34.],
|
|
[36., 38., 39.]],
|
|
|
|
[[41., 43., 44.],
|
|
[46., 48., 49.],
|
|
[51., 53., 54.],
|
|
[56., 58., 59.]]],
|
|
|
|
[[[61., 63., 64.],
|
|
[66., 68., 69.],
|
|
[71., 73., 74.],
|
|
[76., 78., 79.]],
|
|
|
|
[[81., 83., 84.],
|
|
[86., 88., 89.],
|
|
[91., 93., 94.],
|
|
[96., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[101., 103., 104.],
|
|
[106., 108., 109.],
|
|
[111., 113., 114.],
|
|
[116., 118., 119.]]]])
|
|
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNet1()
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
|
|
|
|
class GatherNet2(nn.Cell):
|
|
def __init__(self):
|
|
super(GatherNet2, self).__init__()
|
|
self.gather = P.Gather()
|
|
|
|
def construct(self, x, indices):
|
|
return self.gather(x, indices, 0)
|
|
|
|
|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gather2():
|
|
x = Tensor(np.array([[4., 5., 4., 1., 5.,],
|
|
[4., 9., 5., 6., 4.,],
|
|
[9., 8., 4., 3., 6.,],
|
|
[0., 4., 2., 2., 8.,],
|
|
[1., 8., 6., 2., 8.,],
|
|
[8., 1., 9., 7., 3.,],
|
|
[7., 9., 2., 5., 7.,],
|
|
[9., 8., 6., 8., 5.,],
|
|
[3., 7., 2., 7., 4.,],
|
|
[4., 2., 8., 2., 9.,]]
|
|
).astype(np.float32))
|
|
|
|
indices = Tensor(np.array([[4000, 1, 300000]]).astype(np.int64))
|
|
expect = np.array([[[0., 0., 0., 0., 0.],
|
|
[4., 9., 5., 6., 4.],
|
|
[0., 0., 0., 0., 0.]]])
|
|
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNet2()
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
|
|
|
|
# Dynamic Shape testing ahead
|
|
class GatherNetDynamic(nn.Cell):
|
|
def __init__(self, axis=0, dyn_a=True, dyn_b=True):
|
|
super(GatherNetDynamic, self).__init__()
|
|
self.gather = P.Gather()
|
|
self.gpu_convert_to_dynamic_shape = inner.GpuConvertToDynamicShape()
|
|
self.to_dyn_1 = dyn_a
|
|
self.to_dyn_2 = dyn_b
|
|
self.axis = axis
|
|
def construct(self, x, indices):
|
|
# testing selective inputs being dynamic
|
|
if self.to_dyn_1:
|
|
x = self.gpu_convert_to_dynamic_shape(x)
|
|
if self.to_dyn_2:
|
|
indices = self.gpu_convert_to_dynamic_shape(indices)
|
|
return self.gather(x, indices, self.axis)
|
|
|
|
|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gatherV2_dyn_ab():
|
|
"""
|
|
Tests for Dynamic shape with both inputs dynamic
|
|
"""
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNetDynamic()
|
|
x = Tensor(np.array([[4., 5., 4., 1., 5.,],
|
|
[4., 9., 5., 6., 4.,],
|
|
[9., 8., 4., 3., 6.,],
|
|
[0., 4., 2., 2., 8.,],
|
|
[1., 8., 6., 2., 8.,],
|
|
[8., 1., 9., 7., 3.,],
|
|
[7., 9., 2., 5., 7.,],
|
|
[9., 8., 6., 8., 5.,],
|
|
[3., 7., 2., 7., 4.,],
|
|
[4., 2., 8., 2., 9.,]]
|
|
).astype(np.float32))
|
|
indices = Tensor(np.array([[4000, 1, 300000]]).astype(np.int32))
|
|
expect = np.array([[[0., 0., 0., 0., 0.],
|
|
[4., 9., 5., 6., 4.],
|
|
[0., 0., 0., 0., 0.]]])
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
|
|
|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gatherV2_dyn_a():
|
|
"""
|
|
Tests for Dynamic shape with only first input dynamic
|
|
"""
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNetDynamic(-1, True, False)
|
|
# test 1
|
|
x = Tensor(np.array([[4., 5., 4., 1., 5.,],
|
|
[4., 9., 5., 6., 4.,],
|
|
[9., 8., 4., 3., 6.,],
|
|
[0., 4., 2., 2., 8.,],
|
|
[1., 8., 6., 2., 8.,],
|
|
[8., 1., 9., 7., 3.,],
|
|
[7., 9., 2., 5., 7.,],
|
|
[9., 8., 6., 8., 5.,],
|
|
[3., 7., 2., 7., 4.,],
|
|
[4., 2., 8., 2., 9.,]]
|
|
).astype(np.float32))
|
|
indices = Tensor(np.array([[4000, 1, 300000]]).astype(np.int64))
|
|
expect = np.array([[[0., 5., 0.]],
|
|
[[0., 9., 0.]],
|
|
[[0., 8., 0.]],
|
|
[[0., 4., 0.]],
|
|
[[0., 8., 0.]],
|
|
[[0., 1., 0.]],
|
|
[[0., 9., 0.]],
|
|
[[0., 8., 0.]],
|
|
[[0., 7., 0.]],
|
|
[[0., 2., 0.]]]).astype(np.float32)
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
# test 2
|
|
x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float32).reshape(2, 3, 4, 5))
|
|
indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
|
|
expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
|
|
[6., 8., 9.],
|
|
[11., 13., 14.],
|
|
[16., 18., 19.]],
|
|
|
|
[[21., 23., 24.],
|
|
[26., 28., 29.],
|
|
[31., 33., 34.],
|
|
[36., 38., 39.]],
|
|
|
|
[[41., 43., 44.],
|
|
[46., 48., 49.],
|
|
[51., 53., 54.],
|
|
[56., 58., 59.]]],
|
|
|
|
[[[61., 63., 64.],
|
|
[66., 68., 69.],
|
|
[71., 73., 74.],
|
|
[76., 78., 79.]],
|
|
|
|
[[81., 83., 84.],
|
|
[86., 88., 89.],
|
|
[91., 93., 94.],
|
|
[96., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[101., 103., 104.],
|
|
[106., 108., 109.],
|
|
[111., 113., 114.],
|
|
[116., 118., 119.]]]])
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
|
|
|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gatherV2_dyn_b():
|
|
"""
|
|
Tests for Dynamic shape with only second input dynamic
|
|
"""
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNetDynamic(-1, False, True)
|
|
# test 1
|
|
x = Tensor(np.array([[4., 5., 4., 1., 5.,],
|
|
[4., 9., 5., 6., 4.,],
|
|
[9., 8., 4., 3., 6.,],
|
|
[0., 4., 2., 2., 8.,],
|
|
[1., 8., 6., 2., 8.,],
|
|
[8., 1., 9., 7., 3.,],
|
|
[7., 9., 2., 5., 7.,],
|
|
[9., 8., 6., 8., 5.,],
|
|
[3., 7., 2., 7., 4.,],
|
|
[4., 2., 8., 2., 9.,]]
|
|
).astype(np.float32))
|
|
indices = Tensor(np.array([[4000, 1, 300000]]).astype(np.int32))
|
|
expect = np.array([[[0., 5., 0.]],
|
|
[[0., 9., 0.]],
|
|
[[0., 8., 0.]],
|
|
[[0., 4., 0.]],
|
|
[[0., 8., 0.]],
|
|
[[0., 1., 0.]],
|
|
[[0., 9., 0.]],
|
|
[[0., 8., 0.]],
|
|
[[0., 7., 0.]],
|
|
[[0., 2., 0.]]]).astype(np.float32)
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
# test 2
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|
x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float32).reshape(2, 3, 4, 5))
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|
indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
|
|
expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
|
|
[6., 8., 9.],
|
|
[11., 13., 14.],
|
|
[16., 18., 19.]],
|
|
[[21., 23., 24.],
|
|
[26., 28., 29.],
|
|
[31., 33., 34.],
|
|
[36., 38., 39.]],
|
|
[[41., 43., 44.],
|
|
[46., 48., 49.],
|
|
[51., 53., 54.],
|
|
[56., 58., 59.]]],
|
|
[[[61., 63., 64.],
|
|
[66., 68., 69.],
|
|
[71., 73., 74.],
|
|
[76., 78., 79.]],
|
|
[[81., 83., 84.],
|
|
[86., 88., 89.],
|
|
[91., 93., 94.],
|
|
[96., 98., 99.]],
|
|
[[101., 103., 104.],
|
|
[106., 108., 109.],
|
|
[111., 113., 114.],
|
|
[116., 118., 119.]]]])
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
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@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
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def test_gather1_float64():
|
|
x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float64).reshape(2, 3, 4, 5))
|
|
indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
|
|
expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
|
|
[6., 8., 9.],
|
|
[11., 13., 14.],
|
|
[16., 18., 19.]],
|
|
|
|
[[21., 23., 24.],
|
|
[26., 28., 29.],
|
|
[31., 33., 34.],
|
|
[36., 38., 39.]],
|
|
|
|
[[41., 43., 44.],
|
|
[46., 48., 49.],
|
|
[51., 53., 54.],
|
|
[56., 58., 59.]]],
|
|
|
|
[[[61., 63., 64.],
|
|
[66., 68., 69.],
|
|
[71., 73., 74.],
|
|
[76., 78., 79.]],
|
|
|
|
[[81., 83., 84.],
|
|
[86., 88., 89.],
|
|
[91., 93., 94.],
|
|
[96., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[101., 103., 104.],
|
|
[106., 108., 109.],
|
|
[111., 113., 114.],
|
|
[116., 118., 119.]]]]).astype(np.float64)
|
|
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNet1()
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
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|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gather1_int32():
|
|
x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.int32).reshape(2, 3, 4, 5))
|
|
indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
|
|
expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
|
|
[6., 8., 9.],
|
|
[11., 13., 14.],
|
|
[16., 18., 19.]],
|
|
|
|
[[21., 23., 24.],
|
|
[26., 28., 29.],
|
|
[31., 33., 34.],
|
|
[36., 38., 39.]],
|
|
|
|
[[41., 43., 44.],
|
|
[46., 48., 49.],
|
|
[51., 53., 54.],
|
|
[56., 58., 59.]]],
|
|
|
|
[[[61., 63., 64.],
|
|
[66., 68., 69.],
|
|
[71., 73., 74.],
|
|
[76., 78., 79.]],
|
|
|
|
[[81., 83., 84.],
|
|
[86., 88., 89.],
|
|
[91., 93., 94.],
|
|
[96., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[101., 103., 104.],
|
|
[106., 108., 109.],
|
|
[111., 113., 114.],
|
|
[116., 118., 119.]]]]).astype(np.int32)
|
|
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNet1()
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
|
|
|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gather1_int16():
|
|
x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.int16).reshape(2, 3, 4, 5))
|
|
indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
|
|
expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
|
|
[6., 8., 9.],
|
|
[11., 13., 14.],
|
|
[16., 18., 19.]],
|
|
|
|
[[21., 23., 24.],
|
|
[26., 28., 29.],
|
|
[31., 33., 34.],
|
|
[36., 38., 39.]],
|
|
|
|
[[41., 43., 44.],
|
|
[46., 48., 49.],
|
|
[51., 53., 54.],
|
|
[56., 58., 59.]]],
|
|
|
|
[[[61., 63., 64.],
|
|
[66., 68., 69.],
|
|
[71., 73., 74.],
|
|
[76., 78., 79.]],
|
|
|
|
[[81., 83., 84.],
|
|
[86., 88., 89.],
|
|
[91., 93., 94.],
|
|
[96., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[101., 103., 104.],
|
|
[106., 108., 109.],
|
|
[111., 113., 114.],
|
|
[116., 118., 119.]]]]).astype(np.int16)
|
|
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNet1()
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
|
|
|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gather1_int8():
|
|
x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.int8).reshape(2, 3, 4, 5))
|
|
indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
|
|
expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
|
|
[6., 8., 9.],
|
|
[11., 13., 14.],
|
|
[16., 18., 19.]],
|
|
|
|
[[21., 23., 24.],
|
|
[26., 28., 29.],
|
|
[31., 33., 34.],
|
|
[36., 38., 39.]],
|
|
|
|
[[41., 43., 44.],
|
|
[46., 48., 49.],
|
|
[51., 53., 54.],
|
|
[56., 58., 59.]]],
|
|
|
|
[[[61., 63., 64.],
|
|
[66., 68., 69.],
|
|
[71., 73., 74.],
|
|
[76., 78., 79.]],
|
|
|
|
[[81., 83., 84.],
|
|
[86., 88., 89.],
|
|
[91., 93., 94.],
|
|
[96., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[101., 103., 104.],
|
|
[106., 108., 109.],
|
|
[111., 113., 114.],
|
|
[116., 118., 119.]]]]).astype(np.int8)
|
|
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNet1()
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|
|
|
|
|
|
@pytest.mark.level0
|
|
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
|
|
@pytest.mark.env_onecard
|
|
def test_gather1_uint8():
|
|
x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.uint8).reshape(2, 3, 4, 5))
|
|
indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
|
|
expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
|
|
[6., 8., 9.],
|
|
[11., 13., 14.],
|
|
[16., 18., 19.]],
|
|
|
|
[[21., 23., 24.],
|
|
[26., 28., 29.],
|
|
[31., 33., 34.],
|
|
[36., 38., 39.]],
|
|
|
|
[[41., 43., 44.],
|
|
[46., 48., 49.],
|
|
[51., 53., 54.],
|
|
[56., 58., 59.]]],
|
|
|
|
[[[61., 63., 64.],
|
|
[66., 68., 69.],
|
|
[71., 73., 74.],
|
|
[76., 78., 79.]],
|
|
|
|
[[81., 83., 84.],
|
|
[86., 88., 89.],
|
|
[91., 93., 94.],
|
|
[96., 98., 99.]],
|
|
|
|
[[101., 103., 104.],
|
|
[106., 108., 109.],
|
|
[111., 113., 114.],
|
|
[116., 118., 119.]]]]).astype(np.uint8)
|
|
|
|
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
|
|
gather = GatherNet1()
|
|
output = gather(x, indices)
|
|
error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
|
|
diff = output.asnumpy() - expect
|
|
assert np.all(diff < error)
|
|
assert np.all(-diff < error)
|