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XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX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XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX                        N                    f                    Q                                         U                                         }                                         f^                    J                    <                                         X                                                                                    on                    %P                    S                    ;T                                                                                 k                    E                                         \                    P                    %                                        I                    <                                        2                    A                    8                    6                    Cc                    C                                          ;                    r                     ^                    H                                                                                                      _                    p                                                                                 3!                    Y                    '                     I                                                                                H                    _                                          kp                    ž                    Dv                                        8K                    5'                    >                     W                    k                     
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type next_functions _input_metadata _saved_size _saved_storage_offset _saved_stride _saved_scalars _raw_saved_self _saved_scalar _saved_self_sym_sizes _saved_axis _raw_saved_data _saved_initial _raw_saved_lengths _raw_saved_offsets _saved_reduce _raw_saved_result _saved_dim _raw_saved_cum_seq_k _raw_saved_cum_seq_q _saved_dropout_p _saved_is_causal _raw_saved_key _saved_max_k _saved_max_q _raw_saved_query _raw_saved_value _saved_window_size_left _saved_window_size_right _raw_saved_output _raw_saved_rng_state _raw_saved_softmax_logsumexp _raw_saved_unused _raw_saved_weight _saved_bias_sym_sizes_opt _saved_dilation _saved_groups _saved_padding _saved_epsilon _raw_saved_grad_output _raw_saved_input _raw_saved_running_mean _raw_saved_running_var _raw_saved_save_mean _raw_saved_save_var _saved_batch_first _saved_batch_sizes _saved_bidirectional _raw_saved_cx _saved_dropout _raw_saved_dropout_state _saved_hidden_size _raw_saved_hx _saved_mode _saved_num_layers _saved_proj_size _saved_train _saved_weight_stride0 _raw_saved_result0 _raw_saved_result3 _raw_saved_result4 _raw_saved_reserveSpace _saved_C _saved_H _saved_N _saved_W _saved_output_padding _saved_zero_infinity _raw_saved_result1 _saved_align_corners _saved_output_size _saved_scales_h _saved_scales_w _saved_threshold _saved_beta _saved_lower _raw_saved_noise _saved_training _saved_upper _saved_reduction _raw_saved_target _raw_saved_indices _saved_alpha _saved_input_scale _saved_is_result _raw_saved_self_or_result _saved_kernel_size _saved_transposed _saved_ceil_mode _saved_downscale_factor _saved_scales_d _saved_approximate _saved_padding_idx _raw_saved_per_sample_weights _saved_scale_grad_by_freq _saved_sparse _saved_weight_sym_argsize_0 _raw_saved_result2 _raw_saved_mask _raw_saved_g _raw_saved_v _raw_saved_condition _raw_saved_eigenvalues _raw_saved_eigenvectors _saved_self_dim _saved_split_size _saved_dim1 _saved_dim2 _saved_offset _raw_saved_exponent _saved_p _raw_saved_other _saved_keepdim _saved_pivot _raw_saved_L _raw_saved_P _raw_saved_U _raw_saved_b _raw_saved_solution _raw_saved_index _saved_accumulate _raw_saved_source _saved_source_dim _saved_blank _raw_saved_input_lengths _raw_saved_log_probs _raw_saved_target_lengths _raw_saved_targets _raw_saved_mat1 _raw_saved_mat2 _saved_mat2_sym_sizes _saved_mat2_sym_strides _saved_mat1_sym_sizes _saved_mat1_sym_strides _raw_saved_tensor1 _raw_saved_tensor2 __reduce_ex__ : No constructor defined! vector<bool>::_M_insert_aux vector<bool>::_M_fill_insert      UNEXPECTED CALL OF function_record_PyTypeObject_methods::tp_free_impl   UNEXPECTED CALL OF function_record_PyTypeObject_methods::tp_new_impl    UNEXPECTED CALL OF function_record_PyTypeObject_methods::tp_alloc_impl  UNEXPECTED CALL OF function_record_PyTypeObject_methods::tp_init_impl basic_string::erase       %s: __pos (which is %zu) > this->size() (which is %zu)  Could not allocate tuple object! vector::_M_realloc_insert      <MESSAGE UNAVAILABLE DUE TO ANOTHER EXCEPTION>  
FAILURE obtaining len(__notes__):      
FAILURE formatting __notes__[  
MESSAGE UNAVAILABLE DUE TO EXCEPTION:  backslashreplace utf-8 __notes__ 
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FAILURE obtaining __notes__[ ]:  <MESSAGE UNAVAILABLE> <EMPTY MESSAGE> 

At:
     Internal error: pybind11::detail::error_fetch_and_normalize::restore() called a second time. ORIGINAL ERROR:    Caught an unknown nested exception! Caught an unknown exception!    pEwqE1pE8rE!qEqEoE`oE
oEnEpEInternal error:  ORIGINAL   REPLACED BY          called while Python error indicator not set.    failed to obtain the name of the original active exception type.        failed to normalize the active exception.       failed to obtain the name of the normalized active exception type.     : MISMATCH of original and normalized active exception types:   pybind11::detail::error_string  __pybind11_internals_v11_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1__        make_static_property_type(): error allocating type!     make_static_property_type(): failure in PyType_Ready()! make_default_metaclass(): error allocating metaclass!   make_default_metaclass(): failure in PyType_Ready()!    thread_specific_storage constructor: could not initialize the TSS key!  make_object_base_type(): error allocating type! PyType_Ready failed in make_object_base_type():         Could not allocate string object! pybind11_static_property pybind11_builtins __module__ pybind11_type pybind11_object   loader_life_support: internal error pybind11::error_already_set pybind11::detail::get_python_state_dict() FAILED        pybind11::detail::internals_pp_manager::get_pp_from_dict() FAILED       __pybind11_module_local_v11_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1__     pybind11::detail::get_type_info: unable to find type info for " Unregistered type :     Exception escaped from default exception translator! Unable to cast Python       instance to C++ rvalue: instance has multiple references (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details) *,  , /  	
 basic_string::substr __qualname__      Internal error while parsing type signature (1) __setstate__ _pybind11_conduit_v1_ (*args, **kwargs)
 Overloaded function.

    Internal error while parsing type signature (2) cannot create std::vector larger than max_size()        initialize_generic: Unexpected nullptr from PyCFunction_GET_SELF        Cannot overload existing non-function object "  " with a function of the same name      cpp_function::cpp_function(): Could not allocate function object        overloading a method with both static and instance methods is not supported; #define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for more details cpp_function::cpp_function(): Could not allocate instance method object int64_t /pytorch/c10/core/Scalar.h toLong       Expected false to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) E|ELElEEEEEtoDouble    E  F8 FEx F F FEExpected ptr_->is_float() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) /pytorch/c10/core/SymFloat.h toBool  FFFFFDFFF    Expected ptr_->is_bool() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) /pytorch/c10/core/SymBool.h c10::complex<double> toComplexDouble  FFFFHFhFF`FCould not allocate weak reference!      %.200s.__init__() must be called when overriding __init__       pybind11::detail::get_type_info: type has multiple pybind11-registered bases    instance allocation failed: new instance has no pybind11-registered base types  Could not activate keep_alive!  return_value_policy = copy, but type is non-copyable! (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)   return_value_policy = move, but type is neither movable nor copyable! (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)   unhandled return_value_policy: should not happen!   FFFLF,FFFpybind11_object_dealloc(): Tried to deallocate unregistered instance!   FATAL: Internal consistency check failed: Invalid clear_patients() call.        pybind11::detail::instance::get_value_and_holder: type is not a pybind11 base of the given instance (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for type details) (): incompatible        ->  
Invoked with:  ;  {}= std:: <repr raised Error>   __init__(self, ...) called with invalid or missing `self` argument      Could not allocate dict object!  arguments. The following argument types are supported:
        

Did you forget to `#include <pybind11/stl.h>`? Or <pybind11/complex.h>,
<pybind11/functional.h>, <pybind11/chrono.h>, etc. Some automatic
conversions are optional and require extra headers to be included
when compiling your pybind11 module.      Unable to convert function return value to a Python type! The signature was
	   St11_Mutex_baseILN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                  PFvPN8pybind116detail25error_fetch_and_normalizeEE              St16_Sp_counted_baseILN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE             N8pybind1117builtin_exceptionE  N8pybind1110cast_errorE         N8pybind1120reference_cast_errorE               N8pybind1117error_already_setE                  St19_Sp_counted_deleterIPN8pybind116detail25error_fetch_and_normalizeEPFvS3_ESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                N5torch8autograd13SavedVariableE                ({object}) -> None              ({object}) -> None                              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                000102030405060708091011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495293949596979899                                 C      FakeQuantizeLearnablePerChannelAffineBackward0  GridSampler2DCpuFallbackBackward0       NativeBatchNormBackwardBackward0        SplitWithSizesBackwardAutogradNestedTensor0     BinaryCrossEntropyBackwardBackward0     UpsampleNearestExact1DBackward0 AdaptiveAvgPool3DBackwardBackward0      AdaptiveMaxPool2DBackwardBackward0      AdaptiveMaxPool3DBackwardBackward0      LogSoftmaxBackwardDataBackward0 NnpackSpatialConvolutionBackward0       MiopenDepthwiseConvolutionBackward0     ScaledDotProductFlashAttentionBackward0 ScaledDotProductFlashAttentionForCpuBackward0   UnbindBackwardAutogradNestedTensor0_copy        _saved_grad_output_sym_argsize_minus_1  _saved_grad_output_sym_argsize_minus_2  _saved_grad_output_sym_argsize_minus_3  _saved_self_self_sym_blocksize_opt AbsBackward0 AddmvBackward0 AddrBackward0 AtanBackward0 CeilBackward0 LinalgCholeskyExBackward0 CholeskySolveBackward0 CoshBackward0 LinalgCrossBackward0 LogcumsumexpBackward0 CumminBackward0 ConvTbcBackward0 DivBackward1 DivBackward2 DivBackward3 ErfBackward0 FillBackward2 FillBackward3 GridSampler3DBackward0 HardswishBackwardBackward0 IndexReduceBackward0 IndexFillBackward0 IndexFillBackward1 IndexPutImplBackward0 LinalgPinvBackward0 KthvalueBackward0 DigammaBackward0 PolygammaBackward0 PolygammaBackward1 XlogyBackward0 XlogyBackward1 XlogyBackward2 LinalgLuFactorExBackward0 AmaxBackward0 AminBackward0 GroupedMmBackward0 NanToNumBackward0 NativeBatchNormBackward0 NativeLayerNormBackward0 NeBackward0 NeBackward1 BatchNormBackwardBackward0 NextafterBackward0 CdistBackward0 NormalBackward1 NormalBackward2 NormalBackward3 SpecialLogNdtrBackward0 RoundBackward0 RoundBackward1 ScatterAddBackward0 SelectBackwardBackward0 SliceScatterBackward0 TBackward1 TanhBackward0 TopkBackward0 ToSparseCscBackward0 ToSparseBscBackward0 UnfoldBackwardBackward0 UniformBackward0 UniqueDimBackward0 UniqueConsecutiveBackward0 MseLossBackward0 NllLoss2DBackward0 SoftMarginLossBackward0 MishBackward0 GeluBackward0 GluBackward0 HardshrinkBackward0 HardtanhBackward0 LeakyReluBackward0 LogSigmoidBackward0 RreluWithNoiseBackward1 SoftshrinkBackward0 ReflectionPad3DBackward0 ReplicationPad1DBackward0 ReplicationPad2DBackward0 UpsampleNearest1DBackward0 FractionalMaxPool3DBackward0 MpsConvolutionBackward0 ConvDepthwise2DBackward0 LogSigmoidBackwardBackward0 NllLoss2DBackwardBackward0 SparseSampledAddmmBackward0 SoftmaxBackwardDataBackward0 CudnnGridSamplerBackward0 LstmMpsBackward0 MkldnnMaxPool2DBackward0 FftC2CBackward0 StackBackward0 ThnnFusedLstmCellBackward0 ForeachMaximumBackward0 ForeachMaximumBackward1 SplitBackward0_copy TransposeBackward0_copy LiftFreshBackward0_copy ViewAsRealBackward0_copy NestedGetValuesBackward0_copy UnbindBackward0_copy _saved_dim0 _raw_saved_hidden_bias _raw_saved_hidden_gates _raw_saved_input_bias _raw_saved_input_gates _saved_forward _saved_normalization _raw_saved_attn_mask _raw_saved_logsumexp _saved_has_biases _raw_saved_params _raw_saved_result5 _raw_saved_grid _saved_ignore_index _raw_saved_buffer _saved_scales _saved_lambd _saved_negative_slope _saved_max_val _saved_min_val _raw_saved_total_weight _saved_step _saved_split_sizes _saved_start _saved_mean_sym_sizes _saved_std_sym_sizes _raw_saved_x1 _raw_saved_x2 _saved_eps _raw_saved_grad_out _raw_saved_reserve _saved_update _raw_saved_bias _saved_normalized_shape _raw_saved_save_invstd _raw_saved_offs _saved_self_sym_strides _raw_saved_LU _raw_saved_pivots _saved_n _saved_include_self _saved_interpolation_mode _saved_padding_mode _saved_grad_factor _saved_quant_max _saved_quant_min _raw_saved_scale _raw_saved_zero_point _saved_rounding_mode _saved_pad _raw_saved_input2 _raw_saved_vec1 _raw_saved_vec2 _raw_saved_mat _raw_saved_vec                 pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        ChunkBackwardAutogradNestedTensor0      FakeQuantizePerTensorAffineCachemaskBackward0   FakeQuantizePerTensorAffineCachemaskTensorQparamsBackward0      FakeQuantizeLearnablePerTensorAffineBackward0   MaskedScatterBackwardBackward0  NativeLayerNormBackwardBackward0        LinalgHouseholderProductBackward0       SumBackwardAutogradNestedTensor0        SumBackwardAutogradNestedTensor1        SparseCooTensorWithDimsAndTensorsBackward0      BinaryCrossEntropyWithLogitsBackward0   UpsampleNearestExact2DBackward0 UpsampleNearestExact3DBackward0 MpsConvolutionBackwardBackward0 AdaptiveAvgPool2DBackwardBackward0      FractionalMaxPool2DBackwardBackward0    MaxPool3DWithIndicesBackwardBackward0   ReflectionPad1DBackwardBackward0        ReflectionPad2DBackwardBackward0        ReplicationPad1DBackwardBackward0       ReplicationPad3DBackwardBackward0       SoftMarginLossBackwardBackward0 UpsampleBilinear2DBackwardBackward0     UpsampleBicubic2DAaBackwardBackward0    UpsampleNearestExact1DBackwardBackward0 UpsampleNearestExact2DBackwardBackward0 NestedTensorFromTensorListBackward0     ScaledDotProductCudnnAttentionBackward0 ViewBackwardAutogradNestedTensor0_copy  TestAutogradMultipleDispatchViewBackward0_copy  TestAutogradMultipleDispatchViewBackwardAutogradCUDA0_copy AddBackward1 AddcdivBackward0 AngleBackward0 AcoshBackward1 AsinhBackward0 AsinhBackward1 AsStridedBackward1 Atan2Backward0 BaddbmmBackward0 BernoulliBackward0 ChunkBackward0 CholeskyInverseBackward0 ClampBackward0 ClampBackward1 ClampMaxBackward0 ClampMaxBackward1 LazyCloneBackward0 PolarBackward0 CummaxBackward0 BlockDiagBackward0 DiagonalBackwardBackward0 DotBackward0 NativeDropoutBackward0 Exp2Backward0 FracBackward0 HardswishBackward0 HypotBackward0 IgammacBackward0 UnsafeMaskedIndexBackward0 LogBackward0 Log2Backward0 LogaddexpBackward0 SpecialZetaBackward0 SpecialZetaBackward1 SpecialZetaBackward2 MaskedSelectBackward0 FmaxBackward0 NativeBatchNormLegitBackward0 NativeBatchNormLegitBackward1 BatchNormWithUpdateBackward0 NormBackward1 NormBackward2 NormBackward3 PdistBackward0 EuclideanDistBackward0 CdistBackwardBackward0 Rad2DegBackward0 RandomBackward0 RandomBackward1 RandomBackward2 RepeatBackward0 RsqrtBackward0 ScatterBackward1 SortBackward0 SortBackward1 SqueezeBackward3 SqueezeBackward4 SqueezeBackward5 SumBackward1 NansumBackward0 LinalgEigBackward0 Rot90Backward0 TrilBackward0 TruncBackward0 ToDenseBackward0 VarBackward0 VarMeanBackward0 StandardGammaGradBackward0 MultiMarginLossBackward0 MultilabelMarginLossBackward0 NllLossBackward0 PreluKernelBackward0 RreluWithNoiseBackward0 SparseSoftmaxBackward0 SparseSparseMatmulBackward0 ThresholdBackward1 SlowConvDilated3DBackward0 SoftshrinkBackwardBackward0 MiopenConvolutionBackward0 MiopenRnnBackward0 MkldnnRnnLayerBackward0 MkldnnMaxPool3DBackward0 MkldnnReshapeBackward0 ScatterReduceBackward0 ForeachPowBackward0 ForeachPowBackward1 ForeachPowBackward2 ForeachNormBackward0 DiagonalBackward0_copy ExpandBackward0_copy PermuteBackward0_copy ReshapeAliasBackward0_copy TBackward0_copy UnsqueezeBackward0_copy _saved_dims _saved_ord _raw_saved_src _raw_saved_attn_bias _raw_saved_philox_offset _raw_saved_philox_seed _raw_saved_list _raw_saved_cx_ _raw_saved_hx_ _saved_reverse _raw_saved_weight0 _raw_saved_weight1 _raw_saved_weight2 _raw_saved_weight3 _saved_count_include_pad _saved_divisor_override _raw_saved_is_target _saved_margin _raw_saved_pos_weight _saved_correction _saved_diagonal _saved_k _saved_repeats _raw_saved_tau _raw_saved_mean _raw_saved_rstd _raw_saved_tensor _raw_saved_imag _raw_saved_real _raw_saved_max _raw_saved_min _saved_chunks _raw_saved_batch1 _raw_saved_batch2  pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        NativeDropoutBackwardBackward0  MeanBackwardAutogradNestedTensor0       NativeBatchNormLegitNoTrainingBackward0 SelectBackwardAutogradNestedTensor0     LinalgSolveTriangularBackward0  ViewBackwardAutogradNestedTensor0       ReflectionPad3DBackwardBackward0        ReplicationPad2DBackwardBackward0       UpsampleBicubic2DBackwardBackward0      UpsampleTrilinear3DBackwardBackward0    UpsampleNearest3DBackwardBackward0      UpsampleNearestExact3DBackwardBackward0 ScaledDotProductEfficientAttentionBackward0     SelectBackwardAutogradNestedTensor0_copy        NestedViewFromJaggedBackward0_copy AddbmmBackward0 AffineGridGeneratorBackward0 AtanhBackward0 BernoulliBackward1 BernoulliBackward2 BmmBackward0 CauchyBackward0 ClampMinBackward0 ClampMinBackward1 CoalesceBackward0 ConjPhysicalBackward1 CumprodBackward0 LinalgDetBackward0 DiagEmbedBackward0 DiagonalBackward0 EqBackward0 EqBackward1 ExpandBackward0 FloorBackward0 FrexpBackward0 GatherBackward0 GeBackward0 GeBackward1 HardsigmoidBackward0 I0Backward0 UnsafeIndexBackward0 LinalgInvExBackward0 LerpBackward0 LerpBackward1 SpecialXlog1PyBackward0 SpecialXlog1PyBackward1 SpecialXlog1PyBackward2 LtBackward0 LtBackward1 MeanBackward1 FminBackward0 MvBackward0 NativeGroupNormBackward0 LinalgVectorNormBackward0 PdistBackwardBackward0 OrmqrBackward0 PermuteBackward0 ReshapeAliasBackward0 LogitBackward0 SignBackward0 SinhBackward0 SliceBackwardBackward0 UnsafeSplitBackward0 SqrtBackward0 StdBackward0 StdMeanBackward0 RsubBackward0 RsubBackward1 TBackward0 FlipBackward0 RollBackward0 TransposeBackward0 TransposeBackward1 TriangularSolveBackward0 TriuBackward0 ToSparseBackward0 ToSparseBackward1 Unique2Backward0 TrilinearBackward0 BinaryCrossEntropyBackward0 EmbeddingRenormBackward0 HuberLossBackward0 SiluBackward0 CeluBackward0 CeluBackward1 SparseLogSoftmaxBackward0 MaskedSoftmaxBackward0 ThresholdBackward0 ReplicationPad3DBackward0 UpsampleLinear1DBackward0 UpsampleBilinear2DBackward0 UpsampleBicubic2DBackward0 UpsampleNearest2DBackward0 PixelShuffleBackward0 AdaptiveAvgPool3DBackward0 AdaptiveMaxPool2DBackward0 AdaptiveMaxPool3DBackward0 FractionalMaxPool2DBackward0 LinearBackwardBackward0 MaxUnpool2DBackward0 MaxUnpool3DBackward0 SlowConvTranspose2DBackward0 SlowConv2DBackwardBackward0 ConvDepthwise3DBackward0 SlowConvDilated2DBackward0 Col2ImBackward0 AvgPool2DBackwardBackward0 NllLossBackwardBackward0 SparseMmReduceImplBackward0 SmoothL1LossBackwardBackward0 HuberLossBackwardBackward0 CudnnConvolutionBackward0 CudnnRnnBackwardBackward0 NestedFromPaddedBackward0 NestedViewFromBufferBackward0 NestedViewFromJaggedBackward0 SafeSoftmaxBackward0 EfficientAttentionBackward0 FftR2CBackward0 ThnnFusedGruCellBackward0 PackPaddedSequenceBackward0 ForeachDivBackward0 SelectBackward0_copy UnfoldBackward0_copy _saved_dimension _saved_input_sym_sizes _saved_onesided _raw_saved_cu_seqlens_k _raw_saved_cu_seqlens_q _saved_custom_mask_type _saved_max_seqlen_batch_k _saved_max_seqlen_batch_q _raw_saved_log_sumexp _saved_fuse_transform_0213 _raw_saved_padded _saved_delta _saved_upscale_factor _saved_expand1 _saved_expand2 _saved_expand3 _raw_saved_i1 _raw_saved_i2 _raw_saved_i3 _saved_sumdim _saved_left _saved_unitriangular _raw_saved_A _saved_transpose _saved_shifts _raw_saved_input3 _saved_HxW _saved_group _saved_self_sym_numel _raw_saved_end _raw_saved_inverse _saved_sparse_grad _saved_batch1_sym_argsize_0 _saved_batch1_sym_argsize_1 _saved_batch2_sym_argsize_2              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        UnsafeMaskedIndexPutAccumulateBackward0 SparseCompressedTensorBackward0 EmbeddingBagDenseBackwardBackward0      RreluWithNoiseFunctionalBackward0       ConvolutionOverrideableBackward0        MaxPool2DWithIndicesBackwardBackward0   UpsampleLinear1DBackwardBackward0       UpsampleNearest1DBackwardBackward0      UpsampleNearest2DBackwardBackward0      MpsConvolutionTransposeBackward0        MiopenConvolutionTransposeBackward0     MkldnnAdaptiveAvgPool2DBackward0        NestedFromPaddedTensorBackward0 ScaledDotProductFusedAttentionOverrideableBackward0     TestAutogradMultipleDispatchViewBackward0       TestAutogradMultipleDispatchViewBackwardAutogradCUDA0   SplitWithSizesBackwardAutogradNestedTensor0_copy        SqueezeBackwardAutogradNestedTensor0_copy       SqueezeBackwardAutogradNestedTensor1_copy       ValuesBackwardAutogradNestedTensor0_copy        _saved_self_sym_argsize_minus_1 _saved_self_sym_argsize_minus_2 AcosBackward0 AsinBackward0 CopysignBackward0 CopysignBackward1 Deg2RadBackward0 LinalgSlogdetBackward0 ErfcBackward0 SpecialErfcxBackward0 ErfinvBackward0 FmodBackward0 FmodBackward1 GeqrfBackward0 GridSampler2DBackward0 GtBackward0 GtBackward1 SpecialI0EBackward0 SpecialI1Backward0 IndexAddBackward0 LogNormalBackward0 LinalgLuSolveBackward0 MaskedFillBackward0 MaskedFillBackward1 MaskedScatterBackward0 MedianBackward0 NanmedianBackward0 MedianBackward1 NanmedianBackward1 FusedRmsNormBackward0 BatchNormNoUpdateBackward0 PoissonBackward0 ProdBackward0 ProdBackward1 LinalgQrBackward0 RemainderBackward0 RemainderBackward1 SincBackward0 SliceBackward0 SliceInverseBackward0 SelectScatterBackward0 LinalgSolveExBackward0 UnsafeSplitWithSizesBackward0 SubBackward0 SubBackward1 LinalgSvdBackward0 TakeBackward0 TanBackward0 TraceBackward0 ToSparseCsrBackward0 ToSparseBsrBackward0 UnfoldBackward0 UniqueDimConsecutiveBackward0 UnsafeViewBackward0 UnsqueezeBackward0 UnsqueezeBackward1 ViewAsRealBackward0 ViewAsComplexBackward0 ConstantPadNdBackward0 EmbeddingBackward0 EmbeddingBagBackwardBackward0 SmoothL1LossBackward0 EluBackward0 EluBackward1 HardshrinkBackwardBackward0 LeakyReluBackward1 SoftplusBackward0 ReflectionPad2DBackward0 UpsampleBilinear2DAaBackward0 ChannelShuffleBackward0 AdaptiveAvgPool2DBackward0 MaxPool3DWithIndicesBackward0 ConvolutionBackwardBackward0 SlowConvTranspose3DBackward0 SlowConv3DBackward0 Im2ColBackward0 AvgPool3DBackwardBackward0 GluBackwardBackward0 HardtanhBackwardBackward0 LeakyReluBackwardBackward0 MaxPool2DBackwardBackward0 CudnnBatchNormBackward0 MiopenBatchNormBackward0 NestedTensorFromMaskBackward0 NestedGetValuesBackward0 CudnnAttentionBackward0 FftC2RBackward0 TestWarnInAutogradBackward0 ReshapeCopyBackward0 SliceBackward0_copy SplitWithSizesBackward0_copy SqueezeBackward0_copy SqueezeBackward1_copy SqueezeBackward2_copy _saved_padded_sym_sizes _saved_t_sym_sizes _raw_saved_values _saved_full_matrices _raw_saved_S _saved_S_sym_argsize_minus_1 _raw_saved_Vh _saved_maxnorm _raw_saved_Q _raw_saved_R _saved_source_sym_sizes _saved_adjoint _raw_saved_sign     pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 bad optional access    args[i] != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h":903, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h   memory_format arg must be an instance of the torch.memory_format        error unpacking string as utf-8 /pytorch/torch/csrc/utils/python_strings.h      unpackString: expected bytes or unicode object  Cannot report itemsize of Tensor that doesn't have initialized dtype (e.g., caffe2::Tensor x(CPU), prior to calling mutable_data<T>() on x)     /pytorch/c10/core/TensorImpl.h  /pytorch/torch/csrc/autograd/generated/python_variable_methods.cpp      Converting a tensor with requires_grad=True to a scalar may lead to unexpected behavior.
Consider using tensor.detach() first.  Cannot access data pointer of Tensor that doesn't have initialized dtype (e.g., caffe2::Tensor x(CPU), prior to calling mutable_data<T>() on x) Can't call apply_() on Variable that requires grad. Use var.detach().apply_() instead.  Converting a tensor to a Python boolean isSignedType not supported for quantized types  /pytorch/c10/core/ScalarType.h  args[i] INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h":932, please report a bug to PyTorch.  size == 0 || size == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h":935, please report a bug to PyTorch.   PyList_Check(arg) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h":910, please report a bug to PyTorch.        Converting a tensor to a Python number  is_contiguous(*, MemoryFormat memory_format=contiguous_format)  PythonArgParser: dst ParsedArgs buffer does not have enough capacity, expected  extra_meta_ && extra_meta_->symbolic_shape_meta_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/TensorImpl.h":1767, please report a bug to PyTorch.       Converting a tensor to a NumPy array    requires_grad_(bool requires_grad=True) you can only change requires_grad flags of leaf variables.       If you want to use a computed variable in a subgraph that doesn't require differentiation use var_no_grad = var.detach().      only Tensors of floating point dtype can require gradients      only one element tensors can be converted to Python scalars     Converting a tensor to a Python integer Converting a tensor to a Python float   only integer tensors of a single element can be converted to an index   Converting a tensor to a Python complex Device index must not be negative       is_pinned(Device? device=None)  Expected isValidDeviceType(device_type) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)    expected Stream object. Got '{}'        sort(*, bool? stable, int64_t dim=-1, bool descending=False)    sort(int64_t dim=-1, bool descending=False)     sort(*, bool? stable, Dimname dim, bool descending=False)       sort(Dimname dim, bool descending=False)        mode(int64_t dim=-1, bool keepdim=False)        mode(Dimname dim, bool keepdim=False)   kthvalue(SymInt k, int64_t dim=-1, bool keepdim=False)  kthvalue(SymInt k, Dimname dim, bool keepdim=False)     Converting a tensor to a Python list    ~ (operator.invert) is only implemented on integer and Boolean-type tensors     where(Tensor condition, Tensor other)   where(Tensor condition, Scalar other)   unsafe_split_with_sizes(SymIntArrayRef split_sizes, int64_t dim=0)      unsafe_split(SymInt split_size, int64_t dim=0)  unsafe_chunk(int64_t chunks, int64_t dim=0)     split_with_sizes(SymIntArrayRef split_sizes, int64_t dim=0)     split(SymInt split_size, int64_t dim=0) split(SymIntArrayRef split_size, int64_t dim=0) chunk(int64_t chunks, int64_t dim=0)    var(IntArrayRef[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False)        var(IntArrayRef[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False)   var(DimnameList[1] dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False) var(DimnameList[1] dim, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False) uniform_(double from=0, double to=1, *, Generator? generator=None)      unfold(int64_t dimension, int64_t size, int64_t step)   unflatten(Dimname dim, SymIntArrayRef sizes, DimnameList names) unflatten(int64_t dim, SymIntArrayRef sizes)    transpose_(int64_t dim0, int64_t dim1)  transpose(int64_t dim0, int64_t dim1)   transpose(Dimname dim0, Dimname dim1)   to_sparse_csr(int64_t? dense_dim=None)  to_sparse_csc(int64_t? dense_dim=None)  to_sparse_bsr(IntArrayRef[2] blocksize, int64_t? dense_dim=None)        to_sparse_bsc(IntArrayRef[2] blocksize, int64_t? dense_dim=None)        to_sparse(*, Layout? layout=None, IntArrayRef[2]? blocksize=None, int64_t? dense_dim=None)      to_padded_tensor(double padding, SymIntArrayRef? output_size=None)      to_mkldnn(ScalarType? dtype=None)       to_dense(ScalarType? dtype=None, *, bool? masked_grad=None)     tensor_split(SymIntArrayRef indices, int64_t dim=0)     tensor_split(Tensor tensor_indices_or_sections, int64_t dim=0)  tensor_split(SymInt sections, int64_t dim=0)    take_along_dim(Tensor indices, int64_t? dim=None)       swapdims_(int64_t dim0, int64_t dim1)   swapdims(int64_t dim0, int64_t dim1)    swapaxes_(int64_t axis0, int64_t axis1) swapaxes(int64_t axis0, int64_t axis1)  sum_to_size(SymIntArrayRef size)        sum(*, ScalarType? dtype=None)  sum(IntArrayRef[1]? dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) sum(DimnameList[1] dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None)  subtract_(Tensor other, *, Scalar alpha=1)      subtract_(Scalar other, Scalar alpha=1) subtract(Tensor other, *, Scalar alpha=1)       subtract(Scalar other, Scalar alpha=1)  sub_(Scalar alpha, Tensor other)|deprecated     sub_(Tensor other, *, Scalar alpha=1)   sub(Scalar alpha, Tensor other)|deprecated      sub(Tensor other, *, Scalar alpha=1)    stft(int64_t n_fft, int64_t? hop_length=None, int64_t? win_length=None, Tensor? window=None, bool center=True, c10::string_view pad_mode="reflect", bool normalized=False, bool? onesided=None, bool? return_complex=None, bool? align_to_window=None)  stft(int64_t n_fft, int64_t? hop_length=None, int64_t? win_length=None, Tensor? window=None, bool normalized=False, bool? onesided=None, bool? return_complex=None, bool? align_to_window=None) std(IntArrayRef[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False)        std(IntArrayRef[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False)   std(DimnameList[1] dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False) std(DimnameList[1] dim, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False) sspaddmm(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor mat1, Tensor mat2)|deprecated        sspaddmm(Scalar beta, Tensor mat1, Tensor mat2)|deprecated      sspaddmm(Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)    sparse_resize_and_clear_(IntArrayRef size, int64_t sparse_dim, int64_t dense_dim)       sparse_resize_(IntArrayRef size, int64_t sparse_dim, int64_t dense_dim) softmax(int64_t dim, ScalarType? dtype=None)    softmax(Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None) slice_scatter(Tensor src, int64_t dim=0, SymInt? start=None, SymInt? end=None, SymInt step=1)   slice_inverse(Tensor src, int64_t dim=0, SymInt? start=None, SymInt? end=None, SymInt step=1)   select_scatter(Tensor src, int64_t dim, SymInt index)   select(Dimname dim, int64_t index)      select(int64_t dim, SymInt index)       scatter_reduce_(int64_t dim, Tensor index, Tensor src, c10::string_view reduce, *, bool include_self=True)      scatter_reduce(int64_t dim, Tensor index, Tensor src, c10::string_view reduce, *, bool include_self=True)       scatter_add_(int64_t dim, Tensor index, Tensor src)     scatter_add(int64_t dim, Tensor index, Tensor src)      scatter_add(Dimname dim, Tensor index, Tensor src)      scatter_(int64_t dim, Tensor index, Tensor src) scatter_(int64_t dim, Tensor index, Tensor src, *, c10::string_view reduce)     scatter_(int64_t dim, Tensor index, Scalar value)       scatter_(int64_t dim, Tensor index, Scalar value, *, c10::string_view reduce)   scatter(int64_t dim, Tensor index, Tensor src)  scatter(int64_t dim, Tensor index, Tensor src, *, c10::string_view reduce)      scatter(Dimname dim, Tensor index, Tensor src)  scatter(int64_t dim, Tensor index, Scalar value)        scatter(int64_t dim, Tensor index, Scalar value, *, c10::string_view reduce)    scatter(Dimname dim, Tensor index, Scalar value)        rot90(int64_t k=1, IntArrayRef dims={0,1})      roll(SymIntArrayRef[1] shifts, IntArrayRef[1] dims=None)        resize_as_sparse_(Tensor the_template)  resize_as_(Tensor the_template, *, MemoryFormat? memory_format=None)    resize_(SymIntArrayRef size, *, MemoryFormat? memory_format=None)       repeat_interleave(Tensor repeats, int64_t? dim=None, *, SymInt? output_size=None)       repeat_interleave(SymInt repeats, int64_t? dim=None, *, SymInt? output_size=None)       repeat(SymIntArrayRef repeats)  renorm_(Scalar p, int64_t dim, Scalar maxnorm)  renorm(Scalar p, int64_t dim, Scalar maxnorm)   refine_names(DimnameList names) random_(*, Generator? generator=None)   random_(int64_t from, int64_t? to, *, Generator? generator=None)        random_(int64_t to, *, Generator? generator=None)       quantile(Tensor q, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, c10::string_view interpolation="linear")   quantile(double q, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, c10::string_view interpolation="linear")   put_(Tensor index, Tensor source, bool accumulate=False)        put(Tensor index, Tensor source, bool accumulate=False) prod(*, ScalarType? dtype=None) prod(int64_t dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None)        prod(Dimname dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None)        pin_memory(Device? device=None) ormqr(Tensor input2, Tensor input3, bool left=True, bool transpose=False)       normal_(double mean=0, double std=1, *, Generator? generator=None)      norm(Scalar? p, *, ScalarType dtype)    norm(Scalar? p, IntArrayRef[1] dim, bool keepdim, *, ScalarType dtype)  norm(Scalar? p, IntArrayRef[1] dim, bool keepdim=False) norm(Scalar? p, DimnameList[1] dim, bool keepdim, *, ScalarType dtype)  norm(Scalar? p, DimnameList[1] dim, bool keepdim=False) nonzero_static(*, SymInt size, int64_t fill_value=-1)   new_zeros(SymIntArrayRef size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)  new_ones(SymIntArrayRef size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   new_full(SymIntArrayRef size, Scalar fill_value, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        new_empty_strided(SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   new_empty(SymIntArrayRef size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)  narrow_copy(int64_t dim, SymInt start, SymInt length)   narrow(int64_t dim, Tensor start, SymInt length)        narrow(int64_t dim, SymInt start, SymInt length)        nansum(IntArrayRef[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) nanquantile(Tensor q, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, c10::string_view interpolation="linear")        nanquantile(double q, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, c10::string_view interpolation="linear")        nanmedian(int64_t dim, bool keepdim=False)      nanmedian(Dimname dim, bool keepdim=False)      nanmean(IntArrayRef[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None)        nan_to_num_(double? nan=None, double? posinf=None, double? neginf=None) nan_to_num(double? nan=None, double? posinf=None, double? neginf=None)  multinomial(SymInt num_samples, bool replacement=False, *, Generator? generator=None)   movedim(int64_t source, int64_t destination)    movedim(IntArrayRef source, IntArrayRef destination)    moveaxis(int64_t source, int64_t destination)   moveaxis(IntArrayRef source, IntArrayRef destination)   min(int64_t dim, bool keepdim=False)    min(Dimname dim, bool keepdim=False)    median(int64_t dim, bool keepdim=False) median(Dimname dim, bool keepdim=False) mean(*, ScalarType? dtype=None) mean(IntArrayRef[1]? dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None)        mean(DimnameList[1] dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None) max(int64_t dim, bool keepdim=False)    max(Dimname dim, bool keepdim=False)    masked_scatter_(Tensor mask, Tensor source)     masked_scatter(Tensor mask, Tensor source)      masked_fill_(Tensor mask, Tensor value) masked_fill_(Tensor mask, Scalar value) masked_fill(Tensor mask, Tensor value)  masked_fill(Tensor mask, Scalar value)  lu_solve(Tensor LU_data, Tensor LU_pivots)      logsumexp(IntArrayRef[1] dim, bool keepdim=False)       logsumexp(DimnameList[1] dim, bool keepdim=False)       log_softmax(int64_t dim, ScalarType? dtype=None)        log_softmax(Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None)     log_normal_(double mean=1, double std=2, *, Generator? generator=None)  lerp_(Tensor end, Tensor weight)        lerp_(Tensor end, Scalar weight)        lerp(Tensor end, Tensor weight) lerp(Tensor end, Scalar weight) istft(int64_t n_fft, int64_t? hop_length=None, int64_t? win_length=None, Tensor? window=None, bool center=True, bool normalized=False, bool? onesided=None, int64_t? length=None, bool return_complex=False)    isclose(Tensor other, double rtol=1e-05, double atol=1e-08, bool equal_nan=False)       index_select(int64_t dim, Tensor index) index_select(Dimname dim, Tensor index) index_reduce_(int64_t dim, Tensor index, Tensor source, c10::string_view reduce, *, bool include_self=True)     index_reduce(int64_t dim, Tensor index, Tensor source, c10::string_view reduce, *, bool include_self=True)      index_fill_(int64_t dim, Tensor index, Tensor value)    index_fill_(Dimname dim, Tensor index, Tensor value)    index_fill_(int64_t dim, Tensor index, Scalar value)    index_fill_(Dimname dim, Tensor index, Scalar value)    index_fill(int64_t dim, Tensor index, Tensor value)     index_fill(Dimname dim, Tensor index, Tensor value)     index_fill(int64_t dim, Tensor index, Scalar value)     index_fill(Dimname dim, Tensor index, Scalar value)     index_copy_(int64_t dim, Tensor index, Tensor source)   index_copy_(Dimname dim, Tensor index, Tensor source)   index_copy(int64_t dim, Tensor index, Tensor source)    index_copy(Dimname dim, Tensor index, Tensor source)    index_add_(int64_t dim, Tensor index, Tensor source, *, Scalar alpha=1) index_add(int64_t dim, Tensor index, Tensor source, *, Scalar alpha=1)  index_add(Dimname dim, Tensor index, Tensor source, *, Scalar alpha=1)  histogram(Tensor bins, *, Tensor? weight=None, bool density=False)      histogram(int64_t bins=100, *, ArrayRef<double>? range=None, Tensor? weight=None, bool density=False)   histc(int64_t bins=100, Scalar min=0, Scalar max=0)     hash_tensor(IntArrayRef[1] dim=None, *, bool keepdim=False, int64_t mode=0)     geometric_(double p, *, Generator? generator=None)      gather(int64_t dim, Tensor index, *, bool sparse_grad=False)    gather(Dimname dim, Tensor index, *, bool sparse_grad=False)    flatten(int64_t start_dim, int64_t end_dim, Dimname out_dim)    flatten(int64_t start_dim=0, int64_t end_dim=-1)        flatten(Dimname start_dim, Dimname end_dim, Dimname out_dim)    flatten(DimnameList dims, Dimname out_dim)      fill_diagonal_(Scalar fill_value, bool wrap=False)      exponential_(double lambd=1, *, Generator? generator=None)      expand(SymIntArrayRef size, *, bool implicit=False)     divide_(Tensor other, *, c10::string_view? rounding_mode)       divide_(Scalar other, *, c10::string_view? rounding_mode)       divide(Tensor other, *, c10::string_view? rounding_mode)        divide(Scalar other, *, c10::string_view? rounding_mode)        div_(Tensor other, *, c10::string_view? rounding_mode)  div_(Scalar other, *, c10::string_view? rounding_mode)  div(Tensor other, *, c10::string_view? rounding_mode)   div(Scalar other, *, c10::string_view? rounding_mode)   dist(Tensor other, Scalar p=2)  diff(int64_t n=1, int64_t dim=-1, Tensor? prepend=None, Tensor? append=None)    diagonal_scatter(Tensor src, int64_t offset=0, int64_t dim1=0, int64_t dim2=1)  diagonal(*, Dimname outdim, Dimname dim1, Dimname dim2, int64_t offset=0)       diagonal(int64_t offset=0, int64_t dim1=0, int64_t dim2=1)      diag_embed(int64_t offset=0, int64_t dim1=-2, int64_t dim2=-1)  cumsum_(int64_t dim, *, ScalarType? dtype=None) cumsum_(Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None) cumsum(int64_t dim, *, ScalarType? dtype=None)  cumsum(Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None)  cumprod_(int64_t dim, *, ScalarType? dtype=None)        cumprod_(Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None)        cumprod(int64_t dim, *, ScalarType? dtype=None) cumprod(Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None) cross(Tensor other, int64_t? dim=None)  cov(*, int64_t correction=1, Tensor? fweights=None, Tensor? aweights=None)      count_nonzero(int64_t? dim=None)        count_nonzero(IntArrayRef dim)  clone(*, MemoryFormat? memory_format=None)      clip_(Tensor? min=None, Tensor? max=None)       clip_(Scalar? min=None, Scalar? max=None)       clip(Tensor? min=None, Tensor? max=None)        clip(Scalar? min=None, Scalar? max=None)        clamp_(Tensor? min=None, Tensor? max=None)      clamp_(Scalar? min=None, Scalar? max=None)      clamp(Tensor? min=None, Tensor? max=None)       clamp(Scalar? min=None, Scalar? max=None)       cholesky_solve(Tensor input2, bool upper=False) cholesky_inverse(bool upper=False)      chalf(*, MemoryFormat? memory_format=None)      cauchy_(double median=0, double sigma=1, *, Generator? generator=None)  broadcast_to(SymIntArrayRef size)       bitwise_right_shift_(Tensor other)      bitwise_right_shift_(Scalar other)      bitwise_right_shift(Tensor other)       bitwise_right_shift(Scalar other)       bitwise_left_shift_(Tensor other)       bitwise_left_shift_(Scalar other)       bitwise_left_shift(Tensor other)        bitwise_left_shift(Scalar other)        bincount(Tensor? weights=None, SymInt minlength=0)      bernoulli_(Tensor p, *, Generator? generator=None)      bernoulli_(double p=0.5, *, Generator? generator=None)  bernoulli(*, Generator? generator=None) bernoulli(double p, *, Generator? generator=None)       baddbmm_(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor batch1, Tensor batch2)|deprecated    baddbmm_(Scalar beta, Tensor batch1, Tensor batch2)|deprecated  baddbmm_(Tensor batch1, Tensor batch2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)        baddbmm(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor batch1, Tensor batch2)|deprecated     baddbmm(Scalar beta, Tensor batch1, Tensor batch2)|deprecated   baddbmm(Tensor batch1, Tensor batch2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) as_strided_scatter(Tensor src, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, SymInt? storage_offset=None) as_strided_(SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, SymInt? storage_offset=None)    as_strided(SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, SymInt? storage_offset=None)     argsort(*, bool stable, int64_t dim=-1, bool descending=False)  argsort(int64_t dim=-1, bool descending=False)  argsort(Dimname dim, bool descending=False)     argmin(int64_t? dim=None, bool keepdim=False)   argmax(int64_t? dim=None, bool keepdim=False)   any(IntArrayRef? dim=None, bool keepdim=False)  any(int64_t dim, bool keepdim=False)    any(Dimname dim, bool keepdim=False)    amin(IntArrayRef[1] dim=None, bool keepdim=False)       amax(IntArrayRef[1] dim=None, bool keepdim=False)       allclose(Tensor other, double rtol=1e-05, double atol=1e-08, bool equal_nan=False)      all(IntArrayRef? dim=None, bool keepdim=False)  all(int64_t dim, bool keepdim=False)    all(Dimname dim, bool keepdim=False)    align_to(DimnameList order, int64_t ellipsis_idx)       addr_(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor vec1, Tensor vec2)|deprecated   addr_(Scalar beta, Tensor vec1, Tensor vec2)|deprecated addr_(Tensor vec1, Tensor vec2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)       addr(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor vec1, Tensor vec2)|deprecated    addr(Scalar beta, Tensor vec1, Tensor vec2)|deprecated  addr(Tensor vec1, Tensor vec2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)        addmv_(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor mat, Tensor vec)|deprecated    addmv_(Scalar beta, Tensor mat, Tensor vec)|deprecated  addmv_(Tensor mat, Tensor vec, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)        addmv(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor mat, Tensor vec)|deprecated     addmv(Scalar beta, Tensor mat, Tensor vec)|deprecated   addmv(Tensor mat, Tensor vec, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) addmm_(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor mat1, Tensor mat2)|deprecated  addmm_(Scalar beta, Tensor mat1, Tensor mat2)|deprecated        addmm_(Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)      addmm(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor mat1, Tensor mat2)|deprecated   addmm(Scalar beta, Tensor mat1, Tensor mat2)|deprecated addmm(Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)       addcmul_(Scalar value, Tensor tensor1, Tensor tensor2)|deprecated       addcmul_(Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Scalar value=1)     addcmul(Scalar value, Tensor tensor1, Tensor tensor2)|deprecated        addcmul(Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Scalar value=1)      addcdiv_(Scalar value, Tensor tensor1, Tensor tensor2)|deprecated       addcdiv_(Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Scalar value=1)     addcdiv(Scalar value, Tensor tensor1, Tensor tensor2)|deprecated        addcdiv(Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Scalar value=1)      addbmm_(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor batch1, Tensor batch2)|deprecated     addbmm_(Scalar beta, Tensor batch1, Tensor batch2)|deprecated   addbmm_(Tensor batch1, Tensor batch2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) addbmm(Scalar beta, Scalar alpha, Tensor batch1, Tensor batch2)|deprecated      addbmm(Scalar beta, Tensor batch1, Tensor batch2)|deprecated    addbmm(Tensor batch1, Tensor batch2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)  add_(Scalar alpha, Tensor other)|deprecated     add_(Tensor other, *, Scalar alpha=1)   add(Scalar alpha, Tensor other)|deprecated      add(Tensor other, *, Scalar alpha=1)    _to_sparse_csr(int64_t? dense_dim=None) _to_sparse_csc(int64_t? dense_dim=None) _to_sparse_bsr(IntArrayRef[2] blocksize, int64_t? dense_dim=None)       _to_sparse_bsc(IntArrayRef[2] blocksize, int64_t? dense_dim=None)       _to_sparse(*, Layout? layout=None, IntArrayRef[2]? blocksize=None, int64_t? dense_dim=None)     _to_sparse(int64_t sparse_dim)  _to_dense(ScalarType? dtype=None, bool? masked_grad=None)       _sparse_mask_projection(Tensor mask, bool accumulate_matches=False)     _autocast_to_reduced_precision(bool cuda_enabled, bool cpu_enabled, ScalarType cuda_dtype, ScalarType cpu_dtype)        _autocast_to_full_precision(bool cuda_enabled, bool cpu_enabled)        _addmm_activation(Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, bool use_gelu=False)      type(PyObject* dtype=None, bool non_blocking=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)        type(PyObject* dtype=None, bool async=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)|deprecated    dtype must be a type, str, or dtype object      to(Device device=None, ScalarType dtype=None, bool non_blocking=False, bool copy=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)    to(ScalarType dtype, bool non_blocking=False, bool copy=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)     to(Tensor tensor, bool non_blocking=False, bool copy=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)        false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/generated/python_variable_methods.cpp":662, please report a bug to PyTorch.       short(*, MemoryFormat? memory_format=None)      long(*, MemoryFormat? memory_format=None)       int(*, MemoryFormat? memory_format=None)        half(*, MemoryFormat? memory_format=None)       bool(*, MemoryFormat? memory_format=None)       cfloat(*, MemoryFormat? memory_format=None)     float(*, MemoryFormat? memory_format=None)      cdouble(*, MemoryFormat? memory_format=None)    double(*, MemoryFormat? memory_format=None)     char(*, MemoryFormat? memory_format=None)       byte(*, MemoryFormat? memory_format=None)       bfloat16(*, MemoryFormat? memory_format=None)   set_(Storage source, SymInt storage_offset, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride=None)    set_(Tensor source, SymInt storage_offset, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride=None)      or an UntypedStorage, but got type     map2_(Tensor x, Tensor y, PyObject* callable)   Can't call map2_() on Variable that requires grad. Use var.detach().map2_() instead.    .map2_ is not supported for tensor subclasses.  map_(Tensor other, PyObject* callable)  Can't call map_() on Variable that requires grad. Use var.detach().map_() instead.      .map_ is not supported for tensor subclasses.   ipu(Device? device=None, bool non_blocking=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)  ipu(Device? device=None, bool async=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)|deprecated      Invalid device, must be ipu device      xpu(Device? device=None, bool non_blocking=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)  xpu(Device? device=None, bool async=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)|deprecated      Invalid device, must be xpu device      mtia(Device? device=None, bool non_blocking=False, *, MemoryFormat? memory_format=None) mtia(Device? device=None, bool async=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)|deprecated     Invalid device, must be MTIA device     cuda(Device? device=None, bool non_blocking=False, *, MemoryFormat? memory_format=None) cuda(Device? device=None, bool async=False, *, MemoryFormat? memory_format=None)|deprecated     Invalid device, must be cuda device     cpu(*, MemoryFormat? memory_format=None)        copy_(Tensor other, bool non_blocking=False)    copy_(Tensor other, bool async=False)|deprecated        contiguous(*, MemoryFormat memory_format=contiguous_format)     /pytorch/aten/src/ATen/core/TensorBase.h        index_put(c10::List<::std::optional<Tensor>> indices, Tensor values, bool accumulate=False)     index_put_(c10::List<::std::optional<Tensor>> indices, Tensor values, bool accumulate=False)    svd(bool some=True, bool compute_uv=True)       aminmax(*, int64_t? dim=None, bool keepdim=False)       triangular_solve(Tensor A, bool upper=True, bool transpose=False, bool unitriangular=False)     topk(SymInt k, int64_t dim=-1, bool largest=True, bool sorted=True)     _autocast_to_reduced_precision  _nested_tensor_storage_offsets dimname memoryformat THPUtils_unpackStringView itemsize tensor does not have a device device_default maybe_warn_requires_grad operator() data_impl number is too big isSignedType Bits types are undefined Unknown ScalarType  dimnamelist expected tuple or list parseDimnameList torch.Tensor symbolic_shape_meta numpy(*, bool force=False) dispatch_to deviceFromLong stride(int64_t? dim=None) stride(Dimname dim) record_stream(Stream s) /pytorch/c10/core/Stream.h unpack3 cummin(int64_t dim) cummin(Dimname dim) cummax(int64_t dim) cummax(Dimname dim) xlogy_(Tensor other) xlogy_(Scalar other) xlogy(Tensor other) xlogy(Scalar other) vsplit(int64_t sections) vsplit(IntArrayRef indices) unbind(int64_t dim=0) unbind(Dimname dim) hsplit(int64_t sections) hsplit(IntArrayRef indices) dsplit(int64_t sections) dsplit(IntArrayRef indices) view_as(Tensor other) view(ScalarType dtype) view(SymIntArrayRef size) vdot(Tensor other) var(bool unbiased=True) unsqueeze_(int64_t dim) unsqueeze(int64_t dim) type_as(Tensor other) true_divide_(Tensor other) true_divide_(Scalar other) true_divide(Tensor other) true_divide(Scalar other) triu_(SymInt diagonal=0) triu(SymInt diagonal=0) tril_(SymInt diagonal=0) tril(SymInt diagonal=0) to_sparse(int64_t sparse_dim) tile(SymIntArrayRef dims) take(Tensor index) std(bool unbiased=True) squeeze_() squeeze_(IntArrayRef dim) squeeze_(Dimname dim) squeeze() squeeze(IntArrayRef dim) squeeze(Dimname dim) sparse_mask(Tensor mask) smm(Tensor mat2) round_() round_(*, int64_t decimals) round() round(*, int64_t decimals) reshape_as(Tensor other) reshape(SymIntArrayRef shape) rename_(DimnameList? names) rename(DimnameList? names) remainder_(Tensor other) remainder_(Scalar other) remainder(Tensor other) remainder(Scalar other) prelu(Tensor weight) pow_(Tensor exponent) pow_(Scalar exponent) pow(Tensor exponent) pow(Scalar exponent) polygamma_(int64_t n) polygamma(int64_t n) pinverse(double rcond=1e-15) permute(IntArrayRef dims) outer(Tensor vec2) orgqr(Tensor input2) not_equal_(Tensor other) not_equal_(Scalar other) not_equal(Tensor other) not_equal(Scalar other) norm(Scalar p=2) nextafter_(Tensor other) nextafter(Tensor other) ne_(Tensor other) ne_(Scalar other) ne(Tensor other) ne(Scalar other) nanmedian() mvlgamma_(int64_t p) mvlgamma(int64_t p) mv(Tensor vec) multiply_(Tensor other) multiply_(Scalar other) multiply(Tensor other) multiply(Scalar other) mul_(Tensor other) minimum(Tensor other) min() maximum(Tensor other) max() matrix_power(int64_t n) matmul(Tensor other) masked_select(Tensor mask) lt_(Tensor other) lt_(Scalar other) lt(Tensor other) lt(Scalar other) logit_(double? eps=None) logit(double? eps=None) logical_xor_(Tensor other) logical_xor(Tensor other) logical_or_(Tensor other) logical_or(Tensor other) logical_and_(Tensor other) logical_and(Tensor other) logcumsumexp(int64_t dim) logcumsumexp(Dimname dim) logaddexp2(Tensor other) logaddexp(Tensor other) less_equal_(Tensor other) less_equal_(Scalar other) less_equal(Tensor other) less_equal(Scalar other) less_(Tensor other) less_(Scalar other) less(Tensor other) less(Scalar other) le_(Tensor other) le_(Scalar other) le(Tensor other) le(Scalar other) ldexp_(Tensor other) ldexp(Tensor other) lcm_(Tensor other) lcm(Tensor other) kron(Tensor other) is_set_to(Tensor tensor) is_same_size(Tensor other) inner(Tensor other) igammac_(Tensor other) igammac(Tensor other) igamma_(Tensor other) igamma(Tensor other) hypot_(Tensor other) hypot(Tensor other) heaviside_(Tensor values) heaviside(Tensor values) hardshrink(Scalar lambd=0.5) gt_(Tensor other) gt_(Scalar other) gt(Tensor other) gt(Scalar other) greater_equal_(Tensor other) greater_equal_(Scalar other) greater_equal(Tensor other) greater_equal(Scalar other) greater_(Tensor other) greater_(Scalar other) greater(Tensor other) greater(Scalar other) ger(Tensor vec2) ge_(Tensor other) ge_(Scalar other) ge(Tensor other) ge(Scalar other) gcd_(Tensor other) gcd(Tensor other) fmod_(Tensor other) fmod_(Scalar other) fmod(Tensor other) fmod(Scalar other) fmin(Tensor other) fmax(Tensor other) floor_divide_(Tensor other) floor_divide_(Scalar other) floor_divide(Tensor other) floor_divide(Scalar other) float_power_(Tensor exponent) float_power_(Scalar exponent) float_power(Tensor exponent) float_power(Scalar exponent) flip(IntArrayRef dims) fill_(Tensor value) fill_(Scalar value) expand_as(Tensor other) eq_(Tensor other) eq_(Scalar other) eq(Tensor other) eq(Scalar other) dot(Tensor tensor) div_(Tensor other) div(Tensor other) diagflat(int64_t offset=0) diag(int64_t diagonal=0) copysign_(Tensor other) copysign_(Scalar other) copysign(Tensor other) copysign(Scalar other) clamp_min_(Tensor min) clamp_min_(Scalar min) clamp_min(Tensor min) clamp_min(Scalar min) clamp_max_(Tensor max) clamp_max_(Scalar max) clamp_max(Tensor max) clamp_max(Scalar max) cholesky(bool upper=False) bmm(Tensor mat2) bitwise_xor_(Tensor other) bitwise_xor_(Scalar other) bitwise_xor(Tensor other) bitwise_xor(Scalar other) bitwise_or_(Tensor other) bitwise_or_(Scalar other) bitwise_or(Tensor other) bitwise_or(Scalar other) bitwise_and_(Tensor other) bitwise_and_(Scalar other) bitwise_and(Tensor other) bitwise_and(Scalar other) atan2_(Tensor other) atan2(Tensor other) arctan2_(Tensor other) arctan2(Tensor other) any() all() align_to(DimnameList names) align_as(Tensor other) _coalesced_(bool coalesced) __xor__(Tensor other) __xor__(Scalar other) __rshift__(Tensor other) __rshift__(Scalar other) __or__(Tensor other) __or__(Scalar other) __lshift__(Tensor other) __lshift__(Scalar other) __ixor__(Tensor other) __ixor__(Scalar other) __irshift__(Tensor other) __irshift__(Scalar other) __ior__(Tensor other) __ior__(Scalar other) __ilshift__(Tensor other) __ilshift__(Scalar other) __iand__(Tensor other) __iand__(Scalar other) __and__(Tensor other) __and__(Scalar other) size(int64_t? dim=None) size(Dimname dim) NYI: Named tensors w/ JIT THPVariable_size set_() set_(Storage source) set_(Tensor source)  for argument 1 'storage' Expected a Storage of type  THPVariable_set_ Could not set tensor of type   to a tensor of type  nonzero() nonzero(*, bool as_tuple) THPVariable_map2_ THPVariable_map_ THPVariable_ipu THPVariable_xpu THPVariable_mtia THPVariable_cuda aten::contiguous __eq__(PyObject* other) torch.return_types qr(bool some=True) __add__ __radd__ __iadd__ __rmul__ __mul__ __imul__ __sub__ __isub__ __div__ __truediv__ __floordiv__ __idiv__ __ifloordiv__ __mod__ __imod__ __eq__ __ne__ __lt__ __le__ __gt__ __ge__ __rand__ __ror__ __rxor__ __bool__ __float__ __complex__ __int__ __long__ __index__ __nonzero__ __invert__ __matmul__ _is_view apply_ bfloat16 byte char has_names cdouble element_size cfloat get_device ndimension nelement new_tensor requires_grad_ short tolist __and__ __iand__ __ilshift__ __ior__ __irshift__ __ixor__ __lshift__ __or__ __rshift__ __xor__ _addmm_activation _autocast_to_full_precision _conj_physical _dimI _dimV _is_all_true _is_any_true _is_zerotensor _lazy_clone _neg_view _nested_tensor_size _nested_tensor_strides _nnz _sparse_mask_projection _to_dense _to_sparse _to_sparse_bsc _to_sparse_bsr _to_sparse_csc _to_sparse_csr absolute absolute_ acosh acosh_ addmm_ addmv addmv_ addr_ align_as align_to allclose amax amin any arccos arccos_ arccosh arccosh_ arcsin arcsin_ arcsinh arcsinh_ arctan arctan2 arctan2_ arctan_ arctanh arctanh_ argmax argmin argsort argwhere as_strided as_strided_ as_strided_scatter asinh asinh_ atan2 atan2_ atanh atanh_ baddbmm baddbmm_ bernoulli bernoulli_ bincount bitwise_and bitwise_and_ bitwise_left_shift bitwise_left_shift_ bitwise_not bitwise_not_ bitwise_or bitwise_or_ bitwise_right_shift bitwise_right_shift_ bitwise_xor bitwise_xor_ cauchy_ ccol_indices chalf cholesky_inverse cholesky_solve clamp clamp_ clip clip_ conj_physical_ copysign copysign_ corrcoef count_nonzero cov crow_indices cumprod cumprod_ cumsum cumsum_ deg2rad deg2rad_ dense_dim dequantize detach detach_ diag_embed diagflat diagonal_scatter diff digamma_ dsplit eq_ erfinv_ exp2_ expand expand_as exponential_ fill_diagonal_ fix_ flip fliplr flipud float_power float_power_ floor_divide floor_divide_ fmax fmin fmod fmod_ gcd gcd_ ge_ geometric_ greater greater_ greater_equal greater_equal_ gt gt_ hardshrink hash_tensor heaviside heaviside_ histc hsplit hypot hypot_ i0_ igammac igammac_ index_add index_add_ index_copy index_copy_ index_fill index_fill_ index_put_ index_reduce index_reduce_ index_select inner int_repr is_coalesced is_complex is_conj is_distributed is_floating_point is_inference is_neg is_nonzero is_pinned is_same_size is_set_to is_signed isclose isfinite isinf isnan isneginf isposinf isreal istft kron lcm lcm_ ldexp ldexp_ less less_ less_equal less_equal_ log_normal_ logaddexp logaddexp2 logical_and logical_and_ logical_not logical_not_ logical_or logical_or_ logical_xor logical_xor_ logit_ lt_ masked_fill masked_fill_ masked_scatter masked_scatter_ masked_select moveaxis movedim msort multinomial multiply multiply_ mvlgamma mvlgamma_ nan_to_num nan_to_num_ nanmean nanquantile nansum narrow narrow_copy ne_ negative negative_ new_empty new_empty_strided new_full new_ones new_zeros nextafter nextafter_ nonzero_static not_equal not_equal_ orgqr ormqr outer permute pinverse polygamma_ prelu q_per_channel_axis q_per_channel_scales q_per_channel_zero_points q_scale q_zero_point rad2deg rad2deg_ random_ ravel record_stream refine_names remainder remainder_ rename rename_ renorm repeat repeat_interleave reshape_as resize_as_ resize_as_sparse_ resolve_conj resolve_neg retain_grad rot90 scatter_add scatter_add_ scatter_reduce scatter_reduce_ select_scatter sgn sgn_ signbit sinc_ slice_inverse slice_scatter sparse_dim sparse_mask sparse_resize_ sparse_resize_and_clear_ square square_ sspaddmm subtract subtract_ sum_to_size swapaxes swapaxes_ swapdims swapdims_ take take_along_dim tensor_split to_mkldnn triangular_solve tril tril_ triu triu_ true_divide true_divide_ type_as unbind unfold uniform_ unsafe_chunk unsafe_split unsafe_split_with_sizes unsqueeze unsqueeze_ vdot view_as vsplit xlogy_ ComplexHalf ComplexFloat QInt8 QUInt8 QInt32 BFloat16 QUInt4x2 QUInt2x4 Bits1x8 Bits2x4 Bits4x2 Bits8 Bits16 Float8_e5m2 Float8_e4m3fn Float8_e5m2fnuz Float8_e4m3fnuz UInt16 UInt64 UInt1 UInt2 UInt3 UInt4 UInt5 UInt6 UInt7 Float8_e8m0fnu Float4_e2m1fn_x2 UNKNOWN_SCALAR 'Qt'Q(Q(Qt(Q(Q(Q(Q(QD)Q4)Q$)Q)Q)Q(Qt)Qd)QT)QT(QD(Q4(Q$(Q(Q(Q'Q'Q'Q'Q'Q'Qd(Q)Q)Q)Q)Q)Q)Q)Q)Q4*Q$*Q*Q*Q(QD*Q'Q    There is an error in the layout calculation logic.      is_mkldnn() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/TensorImpl.h":1334, please report a bug to PyTorch.    Operators taking TensorOptions cannot take a TensorOptions with options.requires_grad set as true. This isn't implemented yet.  /pytorch/aten/src/ATen/core/CheckMemoryFormat.h check_tensor_options_and_extract_memory_format  Cannot set memory_format both in TensorOptions and explicit argument; please delete the redundant setter.       Overflow when unpacking long long       /pytorch/torch/csrc/utils/python_numbers.h THPUtils_unpackLong THPUtils_unpackString    r INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h":521, please report a bug to PyTorch.  toPyObject    PyTorch is not linked with support for  /pytorch/c10/core/impl/DeviceGuardImplInterface.h  devices getDeviceGuardImpl   cannot switch from manual to automatic argument indexing        cannot switch from automatic to manual argument indexing invalid format string invalid format specifier invalid precision invalid fill character '{'    format specifier requires numeric argument  IQIQIQLLQIQIQIQIQIQIQIQIQIQIQLQIQKQ$KQ$KQ$KQ$KQ$KQ$KQ$KQ$KQ$KQIQIQ\KQIQ\KQKQIQJQTJQIQIQ|JQJQdIQIQIQIQIQMQIQIQIQIQIQIQIQIQIQIQIQKQIQIQIQIQIQ\KQIQIQJQZJQLQ|LQJQJQjIQIQIQIQIQIQIQIQ$LQLQIQIQKQIQIQIQIQ
KQIQIQ$KQIQDMQvector::reserve VQ\Q\Q[Q[Q[Q[Q[Qt[Q\[QD[Q,[Q[QZQZQZQZQZQZQlZQTZQ<ZQ$ZQZQYQYQYQYQYQ|YQdYQLYQ4YQYQYQXQXQXQXQXQtXQ\XQDXQ,XQXQWQis_float is_bool !@%{}- string pointer is null argument not found   width/precision is not integer  width/precision is out of range ^QPQ@Q0QQQQ0123456789ABCDEF 0123456789abcdef   )\8AƧ   +      INF                             yL[LL$LLŘLL@LpLLSLLLLLLbMbM)aM?`M,_McMP(PPPPPP]PPPPRPPPGP<P1PPPPPPPPPPPP&PP1PPPP&PPPPPPPPPPPPPPPPPP            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                 e+ e-    EQhQHQ(QQQQ    invalid format specifier for char   RTRRRR4RR|RRDR$RdRRܕR<Rmissing '}' in format string unknown format specifier   unmatched '}' in format string  ȥRoR"RìRmR RRRRRRZRHR.RRRRRRRZRuRJR1RRERRRRRRKRPyList_Check(arg) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h":734, please report a bug to PyTorch.        {}(): argument '{}' must be {}, but found element of type {} at pos {} getDoublelist type must be  ,but got  throw_intlist_exception    {}(): argument '{}' failed to unpack the object at pos {} with error "{}"       PyList_Check(arg) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h":661, please report a bug to PyTorch.  intlistWithDefault    PyList_Check(arg) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.h":576, please report a bug to PyTorch.        Expected scalar.isIntegral( false) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) symintlist      St19bad_optional_access         N3c1010ValueErrorE              N3c109TypeErrorE                N3c1020intrusive_ptr_targetE    12python_error  N5torch12PyTorchErrorE          N5torch9TypeErrorE              N3c106detail8ListImplE                          N3c104impl24DeviceGuardImplInterfaceE           N3c104impl16VirtualGuardImplE   N3fmt3v1212format_errorE                        N3fmt3v1212format_facetISt6localeEE                             ^"{-f/.1$	+D*$$(47	
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Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        _empty_affine_quantized(SymIntArrayRef size, *, double scale=1, int64_t zero_point=0, MemoryFormat? memory_format=c10::MemoryFormat::Contiguous, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   empty_permuted(SymIntArrayRef size, IntArrayRef physical_layout, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        blackman_window(int64_t window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)  blackman_window(int64_t window_length, bool periodic, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   _add_batch_dim(Tensor input, int64_t batch_dim, int64_t level)  _adaptive_avg_pool3d(Tensor input, 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quant_min, int64_t quant_max, double grad_factor=1.0)  fake_quantize_per_tensor_affine(Tensor input, Tensor scale, Tensor zero_point, int64_t quant_min, int64_t quant_max)    fake_quantize_per_tensor_affine(Tensor input, double scale, int64_t zero_point, int64_t quant_min, int64_t quant_max)   _validate_sparse_bsc_tensor_args(Tensor ccol_indices, Tensor row_indices, Tensor values, IntArrayRef size, bool? check_pinning=None)    _validate_sparse_bsr_tensor_args(Tensor crow_indices, Tensor col_indices, Tensor values, IntArrayRef size, bool? check_pinning=None)    _validate_sparse_coo_tensor_args(Tensor indices, Tensor values, IntArrayRef size, bool? is_coalesced=None, bool? check_pinning=None)    _sparse_csr_prod(Tensor input, IntArrayRef[1] dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None)       _sparse_sum(Tensor input, *, ScalarType dtype)  _sparse_sum(Tensor input, IntArrayRef[1] dim)   _sparse_sum(Tensor input, IntArrayRef[1] dim, *, ScalarType dtype)      _sample_dirichlet(Tensor input, Generator? generator=None)      zeros_like(Tensor input, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      _weight_norm_interface(Tensor v, Tensor g, int64_t dim=0)       norm_except_dim(Tensor v, int64_t pow=2, int64_t dim=0) unsqueeze(Tensor input, int64_t dim)    _unique2(Tensor input, bool sorted=True, bool return_inverse=False, bool return_counts=False)   _trilinear(Tensor i1, Tensor i2, Tensor i3, IntArrayRef expand1, IntArrayRef expand2, IntArrayRef expand3, IntArrayRef sumdim, int64_t unroll_dim=1)    _nested_compute_contiguous_strides_offsets(Tensor nested_size)  _nested_get_max_seqlen(Tensor input)    _nested_get_min_seqlen(Tensor input)    _nested_tensor_from_mask(Tensor t, Tensor mask, bool mask_check=True)   _transform_bias_rescale_qkv(Tensor qkv, Tensor qkv_bias, int64_t num_heads)     trapezoid(Tensor y, Tensor x, *, int64_t dim=-1)        trapezoid(Tensor y, *, Scalar dx=1, int64_t dim=-1)     roll(Tensor input, SymIntArrayRef[1] shifts, IntArrayRef[1] dims=None)  flip(Tensor input, IntArrayRef dims)    transpose(Tensor input, Dimname dim0, Dimname dim1)     std_mean(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False)     std_mean(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False)        std_mean(Tensor input, bool unbiased=True)      std_mean(Tensor input, DimnameList[1] dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False)      std_mean(Tensor input, DimnameList[1] dim, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False)      dsplit(Tensor input, int64_t sections)  dsplit(Tensor input, IntArrayRef indices)       smm(Tensor input, Tensor mat2)  as_strided_scatter(Tensor input, Tensor src, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, SymInt? storage_offset=None)   diagonal_scatter(Tensor input, Tensor src, int64_t offset=0, int64_t dim1=0, int64_t dim2=1)    select_scatter(Tensor input, Tensor src, int64_t dim, SymInt index)     rrelu(Tensor input, Scalar lower=0.125, Scalar upper=0.3333333333333333, bool training=False, Generator? generator=None)        pixel_unshuffle(Tensor input, int64_t downscale_factor) moveaxis(Tensor input, int64_t source, int64_t destination)     moveaxis(Tensor input, IntArrayRef source, IntArrayRef destination)     pdist(Tensor input, double p=2) _sparse_sparse_matmul(Tensor input, Tensor other)       _dyn_quant_matmul_4bit(Tensor inp, Tensor packed_weights, int64_t block_size, int64_t in_features, int64_t out_features)        _weight_int4pack_mm_for_cpu(Tensor input, Tensor mat2, int64_t qGroupSize, Tensor qScaleAndZeros)       _weight_int4pack_mm(Tensor input, Tensor mat2, int64_t qGroupSize, Tensor qScaleAndZeros)       _convert_weight_to_int4pack(Tensor input, int64_t innerKTiles)  mkldnn_rnn_layer(Tensor input, Tensor weight0, Tensor weight1, Tensor weight2, Tensor weight3, Tensor hx_, Tensor cx_, bool reverse, IntArrayRef batch_sizes, int64_t mode, int64_t hidden_size, int64_t num_layers, bool has_biases, bool bidirectional, bool batch_first, bool train) mkldnn_max_pool2d(Tensor input, IntArrayRef[2] kernel_size, IntArrayRef[2] stride=None, IntArrayRef[2] padding=0, IntArrayRef[2] dilation=1, bool ceil_mode=False)      max_pool2d(Tensor input, IntArrayRef[2] kernel_size, IntArrayRef[2] stride=None, IntArrayRef[2] padding=0, IntArrayRef[2] dilation=1, bool ceil_mode=False)     max_pool1d_with_indices(Tensor input, IntArrayRef[1] kernel_size, IntArrayRef[1] stride=None, IntArrayRef[1] padding=0, IntArrayRef[1] dilation=1, bool ceil_mode=False)        fbgemm_pack_quantized_matrix(Tensor input)      fbgemm_pack_quantized_matrix(Tensor input, int64_t K, int64_t N)        _wrapped_linear_prepack(Tensor weight, Tensor weight_scale, Tensor weight_zero_point, Tensor bias)      fbgemm_linear_quantize_weight(Tensor input)     fbgemm_linear_int8_weight(Tensor input, Tensor weight, Tensor packed, Tensor col_offsets, Scalar weight_scale, Scalar weight_zero_point, Tensor bias)   fbgemm_linear_int8_weight_fp32_activation(Tensor input, Tensor weight, Tensor packed, Tensor col_offsets, Scalar weight_scale, Scalar weight_zero_point, Tensor bias)   _sparse_semi_structured_apply_dense(Tensor input, Tensor thread_masks)  _sparse_semi_structured_apply(Tensor input, Tensor thread_masks)        kl_div(Tensor input, Tensor target, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, *, bool log_target=False)    is_same_size(Tensor input, Tensor other)        is_floating_point(Tensor input) isclose(Tensor input, Tensor other, double rtol=1e-05, double atol=1e-08, bool equal_nan=False) hinge_embedding_loss(Tensor input, Tensor target, double margin=1.0, int64_t reduction=at::Reduction::Mean)     empty_quantized(IntArrayRef size, Tensor qtensor, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     _rowwise_prune(Tensor weight, Tensor mask, ScalarType compressed_indices_dtype) embedding(Tensor weight, Tensor indices, SymInt padding_idx=-1, bool scale_grad_by_freq=False, bool sparse=False)       diagonal(Tensor input, *, Dimname outdim, Dimname dim1, Dimname dim2, int64_t offset=0) diagonal(Tensor input, int64_t offset=0, int64_t dim1=0, int64_t dim2=1)        diagflat(Tensor input, int64_t offset=0)        diag_embed(Tensor input, int64_t offset=0, int64_t dim1=-2, int64_t dim2=-1)    _ctc_loss(Tensor log_probs, Tensor targets, IntArrayRef input_lengths, IntArrayRef target_lengths, int64_t blank=0, bool zero_infinity=False)   _ctc_loss(Tensor log_probs, Tensor targets, Tensor input_lengths, Tensor target_lengths, int64_t blank=0, bool zero_infinity=False)     cumulative_trapezoid(Tensor y, Tensor x, *, int64_t dim=-1)     cumulative_trapezoid(Tensor y, *, Scalar dx=1, int64_t dim=-1)  _cummin_helper(Tensor input, Tensor values, Tensor indices, int64_t dim)        _copy_from_and_resize(Tensor input, Tensor dst) _copy_from(Tensor input, Tensor dst, bool non_blocking=False)   cudnn_is_acceptable(Tensor input)       as_strided(Tensor input, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, SymInt? storage_offset=None)       _dim_arange(Tensor like, int64_t dim)   affine_grid_generator(Tensor theta, SymIntArrayRef size, bool align_corners)    adaptive_max_pool1d(Tensor input, IntArrayRef[1] output_size)   feature_dropout(Tensor input, double p, bool train)     _reshape_from_tensor(Tensor input, Tensor shape)        _sobol_engine_draw(Tensor quasi, int64_t n, Tensor sobolstate, int64_t dimension, int64_t num_generated, ScalarType? dtype)     native_dropout(Tensor input, double p, bool? train)     _use_cudnn_ctc_loss(Tensor log_probs, Tensor targets, IntArrayRef input_lengths, IntArrayRef target_lengths, int64_t blank)     _use_cudnn_ctc_loss(Tensor log_probs, Tensor targets, Tensor input_lengths, Tensor target_lengths, int64_t blank)       _functional_sym_constrain_range_for_size(Scalar size, int64_t? min, int64_t? max, Tensor dep_token)     _assert_tensor_metadata(Tensor a, SymIntArrayRef? size=None, SymIntArrayRef? stride=None, ScalarType? dtype=None, *, Device? device=None, Layout? layout=None)  _assert_async(Tensor input, c10::string_view assert_msg)        _cast_Long(Tensor input, bool non_blocking=False)       _cast_Float(Tensor input, bool non_blocking=False)      _cast_Byte(Tensor input, bool non_blocking=False)       view_copy(Tensor input, ScalarType dtype, *, Tensor out=None)   view_copy(Tensor input, SymIntArrayRef size, *, Tensor out=None)        slice_copy(Tensor input, int64_t dim=0, SymInt? start=None, SymInt? end=None, SymInt step=1, *, Tensor out=None)        _reshape_alias_copy(Tensor input, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, *, Tensor out=None)       expand_copy(Tensor input, SymIntArrayRef size, *, bool implicit=False, Tensor out=None) as_strided_copy(Tensor input, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, SymInt? storage_offset=None, *, Tensor out=None)      _make_dual_copy(Tensor primal, Tensor tangent, int64_t level, *, Tensor out=None)       normal(Tensor mean, Tensor std, *, Generator? generator=None, Tensor out=None)  normal(Tensor mean, double std=1, *, Generator? generator=None, Tensor out=None)        normal(double mean, Tensor std, *, Generator? generator=None, Tensor out=None)  normal(double mean, double std, SymIntArrayRef size, *, Generator? generator=None, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        argsort(Tensor input, *, bool stable, int64_t dim=-1, bool descending=False, Tensor out=None)   argsort(Tensor input, int64_t dim=-1, bool descending=False)    argsort(Tensor input, Dimname dim, bool descending=False)       quantile(Tensor input, Tensor q, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, c10::string_view interpolation="linear", Tensor out=None)    quantile(Tensor input, double q, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, c10::string_view interpolation="linear", Tensor out=None)    remainder(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)       remainder(Scalar self, Tensor other)    remainder(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)       fmod(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)    fmod(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)    lerp(Tensor input, Tensor end, Tensor weight, *, Tensor out=None)       lerp(Tensor input, Tensor end, Scalar weight, *, Tensor out=None)       cholesky_solve(Tensor input, Tensor input2, bool upper=False, *, Tensor out=None)       addcdiv(Tensor input, Scalar value, Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Tensor out=None)|deprecated      addcdiv(Tensor input, Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Scalar value=1, Tensor out=None)       nonzero_static(Tensor input, *, SymInt size, int64_t fill_value=-1, Tensor out=None)    take_along_dim(Tensor input, Tensor indices, int64_t? dim=None, *, Tensor out=None)     lt(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      lt(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      gt(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      gt(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      less_equal(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      less_equal(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      le(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      le(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      ge(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      ge(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      triu(Tensor input, SymInt diagonal=0, *, Tensor out=None)       bitwise_or(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      bitwise_or(Scalar self, Tensor other)   bitwise_or(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      scatter(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Tensor src, *, Tensor out=None)        scatter(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Tensor src, *, c10::string_view reduce, Tensor out=None)       scatter(Tensor input, Dimname dim, Tensor index, Tensor src)    scatter(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Scalar value, *, Tensor out=None)      scatter(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Scalar value, *, c10::string_view reduce, Tensor out=None)     scatter(Tensor input, Dimname dim, Tensor index, Scalar value)  _addmm_activation(Tensor input, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, bool use_gelu=False, Tensor out=None)       addmm(Scalar beta, Tensor input, Scalar alpha, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Tensor out=None)|deprecated addmm(Scalar beta, Tensor input, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Tensor out=None)|deprecated       addmm(Tensor input, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, Tensor out=None)        addmm(Tensor input, Tensor mat1, Tensor mat2, ScalarType out_dtype, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, Tensor out=None)  frobenius_norm(Tensor input, IntArrayRef[1] dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)        zeros(IntArrayRef size, *, DimnameList? names, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     zeros(SymIntArrayRef size, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     var(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)      var(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False, Tensor out=None)    var(Tensor input, bool unbiased=True)   var(Tensor input, DimnameList[1] dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)       var(Tensor input, DimnameList[1] dim, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False, Tensor out=None)  _nested_view_from_buffer_copy(Tensor input, Tensor nested_size, Tensor nested_strides, Tensor offsets, *, Tensor out=None)      threshold(Tensor input, Scalar threshold, Scalar value, *, Tensor out=None)     prod(Tensor input, *, ScalarType? dtype=None)   prod(Tensor input, int64_t dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None) prod(Tensor input, Dimname dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None) std(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)      std(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False, Tensor out=None)    std(Tensor input, bool unbiased=True)   std(Tensor input, DimnameList[1] dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)       std(Tensor input, DimnameList[1] dim, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False, Tensor out=None)  hash_tensor(Tensor input, IntArrayRef[1] dim=None, *, bool keepdim=False, int64_t mode=0, Tensor out=None)      sspaddmm(Scalar beta, Tensor input, Scalar alpha, Tensor mat1, Tensor mat2)|deprecated  sspaddmm(Scalar beta, Tensor input, Tensor mat1, Tensor mat2)|deprecated        sspaddmm(Tensor input, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, Tensor out=None)     slice_scatter(Tensor input, Tensor src, int64_t dim=0, SymInt? start=None, SymInt? end=None, SymInt step=1, *, Tensor out=None) round_(Tensor input, *, int64_t decimals)       round(Tensor input, *, Tensor out=None) round(Tensor input, *, int64_t decimals, Tensor out=None)       rand(SymIntArrayRef size, *, Generator? generator, DimnameList? names, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     rand(SymIntArrayRef size, *, Generator? generator, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        rand(SymIntArrayRef size, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      rand(SymIntArrayRef size, *, DimnameList? names, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, 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out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)    logspace(Scalar start, Scalar end, int64_t steps, double base=10.0, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)    index_copy(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Tensor source, *, Tensor out=None)  index_copy(Tensor input, Dimname dim, Tensor index, Tensor source)      _unsafe_index(Tensor input, c10::List<::std::optional<Tensor>> indices) _fft_c2c(Tensor input, SymIntArrayRef dim, int64_t normalization, bool forward, *, Tensor out=None)     full(IntArrayRef size, Scalar fill_value, *, DimnameList? names, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   full(SymIntArrayRef size, Scalar fill_value, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   eye(SymInt n, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)  eye(SymInt n, SymInt m, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        divide(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)  divide(Tensor input, Tensor other, *, c10::string_view? rounding_mode, Tensor out=None) divide(Tensor input, Scalar other)      divide(Tensor input, Scalar other, *, c10::string_view? rounding_mode)  cumsum(Tensor input, int64_t dim, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)   cumsum(Tensor input, Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)   cudnn_convolution(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef dilation, SymInt groups, bool benchmark, bool deterministic, bool allow_tf32, *, Tensor out=None)  bernoulli(Tensor input, *, Generator? generator=None, Tensor out=None)  bernoulli(Tensor input, double p, *, Generator? generator=None) arange(Scalar end, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     arange(Scalar start, Scalar end, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        arange(Scalar start, Scalar end, Scalar step=1, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        any(Tensor input, *, Tensor out=None)   any(Tensor input, IntArrayRef? dim=None, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)        any(Tensor input, int64_t dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)  any(Tensor input, Dimname dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)  __and__(Tensor input, Tensor other)     __and__(Tensor input, Scalar other)     _triton_multi_head_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, int64_t embed_dim, int64_t num_head, Tensor qkv_weight, Tensor qkv_bias, Tensor proj_weight, Tensor proj_bias, Tensor? mask=None)  _scaled_dot_product_attention_math(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_mask=None, double dropout_p=0.0, bool is_causal=False, Tensor? dropout_mask=None, *, double? scale=None, bool enable_gqa=False) _transformer_encoder_layer_fwd(Tensor src, int64_t embed_dim, int64_t num_heads, Tensor qkv_weight, Tensor qkv_bias, Tensor proj_weight, Tensor proj_bias, bool use_gelu, bool norm_first, double eps, Tensor norm_weight_1, Tensor norm_bias_1, Tensor norm_weight_2, Tensor norm_bias_2, Tensor ffn_weight_1, Tensor ffn_bias_1, Tensor ffn_weight_2, Tensor ffn_bias_2, Tensor? mask=None, int64_t? mask_type=None)  _nested_from_padded_tensor(Tensor padded, Tensor offsets, Tensor dummy, int64_t ragged_idx=1, Tensor? min_seqlen=None, Tensor? max_seqlen=None, SymInt? sum_S=None)     _histogramdd_from_bin_cts(Tensor input, IntArrayRef bins, *, ArrayRef<double>? range=None, Tensor? weight=None, bool density=False)     rnn_relu_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor? b_ih=None, Tensor? b_hh=None)  gru_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor? b_ih=None, Tensor? b_hh=None)       _grouped_mm(Tensor input, Tensor mat2, Tensor? offs=None, Tensor? bias=None, ScalarType? out_dtype=None)        _scaled_grouped_mm(Tensor input, Tensor mat2, Tensor scale_a, Tensor scale_b, Tensor? offs=None, Tensor? bias=None, Tensor? scale_result=None, ScalarType? out_dtype=None, bool use_fast_accum=False)   _nested_view_from_jagged(Tensor input, Tensor offsets, Tensor dummy, Tensor? lengths=None, int64_t ragged_idx=1, Tensor? min_seqlen=None, Tensor? max_seqlen=None)      stft(Tensor input, int64_t n_fft, int64_t? hop_length=None, int64_t? win_length=None, Tensor? window=None, bool center=True, c10::string_view pad_mode="reflect", bool normalized=False, bool? onesided=None, bool? return_complex=None, bool? align_to_window=None)    stft(Tensor input, int64_t n_fft, int64_t? hop_length=None, int64_t? win_length=None, Tensor? window=None, bool normalized=False, bool? onesided=None, bool? return_complex=None, bool? align_to_window=None)   batch_norm_backward_reduce(Tensor grad_out, Tensor input, Tensor mean, Tensor invstd, Tensor? weight, bool input_g, bool weight_g, bool bias_g) batch_norm_gather_stats(Tensor input, Tensor mean, Tensor invstd, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, double momentum, double eps, int64_t count)        _dyn_quant_pack_4bit_weight(Tensor weights, Tensor scales_zeros, Tensor? bias, int64_t block_size, int64_t in_features, int64_t out_features)   miopen_convolution_relu(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef dilation, SymInt groups)       _cslt_sparse_mm_search(Tensor compressed_A, Tensor dense_B, 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Tensor? weight=None, Tensor? pos_weight=None, int64_t reduction=at::Reduction::Mean)      bilinear(Tensor input1, Tensor input2, Tensor weight, Tensor? bias=None)        _nested_view_from_jagged_copy(Tensor input, Tensor offsets, Tensor dummy, Tensor? lengths=None, int64_t ragged_idx=1, Tensor? min_seqlen=None, Tensor? max_seqlen=None, *, Tensor out=None)     diff(Tensor input, int64_t n=1, int64_t dim=-1, Tensor? prepend=None, Tensor? append=None, *, Tensor out=None)  _linalg_svd(Tensor A, bool full_matrices=False, bool compute_uv=True, *, c10::string_view? driver=None, TensorList[3] out=None) _linalg_det(Tensor A, *, TensorList[3] out=None)        _native_batch_norm_legit(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor running_mean, Tensor running_var, bool training, double momentum, double eps, *, TensorList[3] out=None)    _native_batch_norm_legit(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, bool training, double momentum, double eps, *, TensorList[3] out=None)     native_batch_norm(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, double momentum, double eps, *, TensorList[3] out=None) qr(Tensor input, bool some=True, *, TensorList[2] out=None)     aminmax(Tensor input, *, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, TensorList[2] out=None) _cudnn_rnn_flatten_weight(TensorList weight_arr, int64_t weight_stride0, SymInt input_size, int64_t mode, SymInt hidden_size, SymInt proj_size, int64_t num_layers, bool batch_first, bool bidirectional)       atleast_1d(TensorList tensors)  concat(TensorList tensors, int64_t dim=0, *, Tensor out=None)   concat(TensorList tensors, Dimname dim, *, Tensor out=None)     concatenate(TensorList tensors, int64_t dim=0, *, Tensor out=None)      concatenate(TensorList tensors, Dimname dim, *, Tensor out=None)        block_diag(TensorList tensors)  einsum(c10::string_view equation, TensorList tensors, *, IntArrayRef? path=None)        miopen_rnn(Tensor input, TensorList weight, int64_t weight_stride0, Tensor hx, Tensor? cx, int64_t mode, int64_t hidden_size, int64_t num_layers, bool batch_first, double dropout, bool train, bool bidirectional, IntArrayRef batch_sizes, Tensor? dropout_state)     _scaled_mm_v2(Tensor input, Tensor mat2, TensorList scale_a, IntArrayRef recipe_a, IntArrayRef swizzle_a, TensorList scale_b, IntArrayRef recipe_b, IntArrayRef swizzle_b, Tensor? bias, ScalarType? out_dtype, IntArrayRef contraction_dim=None, bool use_fast_accum=False, *, Tensor out=None)        dequantize(TensorList tensors)  cartesian_prod(TensorList tensors)      rnn_tanh(Tensor data, Tensor batch_sizes, Tensor hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional)    rnn_tanh(Tensor input, Tensor hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional, bool batch_first)     rnn_relu(Tensor data, Tensor batch_sizes, Tensor hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional)    rnn_relu(Tensor input, Tensor hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional, bool batch_first)     quantized_lstm_cell(Tensor input, TensorList hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor b_ih, Tensor b_hh, Tensor packed_ih, Tensor packed_hh, Tensor col_offsets_ih, Tensor col_offsets_hh, Scalar scale_ih, Scalar scale_hh, Scalar zero_point_ih, Scalar zero_point_hh)    _histogramdd_from_bin_tensors(Tensor input, TensorList bins, *, Tensor? weight=None, bool density=False)        _foreach_div(TensorList self, ScalarList scalars)       _foreach_div(TensorList self, Tensor other)     _foreach_div(TensorList self, TensorList other) _foreach_div(TensorList self, Scalar scalar)    _foreach_div_(TensorList self, ScalarList scalars)      _foreach_div_(TensorList self, Tensor other)    _foreach_div_(TensorList self, TensorList other)        _foreach_div_(TensorList self, Scalar scalar)   _foreach_clamp_min(TensorList self, Scalar scalar)      _foreach_clamp_min(TensorList self, ScalarList scalars) _foreach_clamp_min(TensorList self, TensorList other)   _foreach_clamp_min_(TensorList self, Scalar scalar)     _foreach_clamp_min_(TensorList self, ScalarList scalars)        _foreach_clamp_min_(TensorList self, TensorList other)  _foreach_addcmul(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, ScalarList scalars)   _foreach_addcmul(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, Tensor scalars)       _foreach_addcmul(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, Scalar value=1)       _foreach_addcmul_(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, ScalarList scalars)  _foreach_addcmul_(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, Tensor scalars)      _foreach_addcmul_(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, Scalar value=1)      _foreach_atan(TensorList self)  _foreach_atan_(TensorList self) _foreach_ceil(TensorList self)  _foreach_ceil_(TensorList self) _foreach_erfc(TensorList self)  _foreach_erfc_(TensorList self) _foreach_expm1(TensorList self) _foreach_expm1_(TensorList self)        _foreach_lerp(TensorList self, TensorList tensors1, Scalar weight)      _foreach_lerp(TensorList self, TensorList tensors1, ScalarList weight)  _foreach_lerp(TensorList self, TensorList tensors1, TensorList weights) _foreach_lerp_(TensorList self, TensorList tensors1, Scalar weight)     _foreach_lerp_(TensorList self, TensorList tensors1, ScalarList weight) _foreach_lerp_(TensorList self, TensorList tensors1, TensorList weights)        _foreach_log_(TensorList self)  _foreach_log10(TensorList self) _foreach_log10_(TensorList self)        _foreach_rsqrt(TensorList self) _foreach_rsqrt_(TensorList self)        _foreach_sin_(TensorList self)  _foreach_trunc(TensorList self) _foreach_trunc_(TensorList self)        _foreach_zero_(TensorList self) _nested_tensor_from_tensor_list(TensorList list, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None)       split_with_sizes_copy(Tensor input, SymIntArrayRef split_sizes, int64_t dim=0, *, TensorList out=None)  _fused_adam_(TensorList self, TensorList grads, TensorList exp_avgs, TensorList exp_avg_sqs, TensorList max_exp_avg_sqs, TensorList state_steps, *, Tensor lr, double beta1, double beta2, double weight_decay, double eps, bool amsgrad, bool maximize, Tensor? grad_scale=None, Tensor? found_inf=None)       _fused_adam_(TensorList self, TensorList grads, TensorList exp_avgs, TensorList exp_avg_sqs, TensorList max_exp_avg_sqs, TensorList state_steps, *, double lr, double beta1, double beta2, double weight_decay, double eps, bool amsgrad, bool maximize, Tensor? grad_scale=None, Tensor? found_inf=None)       _fused_sgd_(TensorList self, TensorList grads, TensorList momentum_buffer_list, *, double weight_decay, double momentum, Tensor lr, double dampening, bool nesterov, bool maximize, bool is_first_step, Tensor? grad_scale=None, Tensor? found_inf=None)        _fused_sgd_(TensorList self, TensorList grads, TensorList momentum_buffer_list, *, double weight_decay, double momentum, double lr, double dampening, bool nesterov, bool maximize, bool is_first_step, Tensor? grad_scale=None, Tensor? found_inf=None)        topk(Tensor input, SymInt k, int64_t dim=-1, bool largest=True, bool sorted=True, *, TensorList[2] out=None)    cummin(Tensor input, int64_t dim, *, TensorList[2] out=None)    cummin(Tensor input, Dimname dim, *, TensorList[2] out=None)    cummax(Tensor input, int64_t dim, *, TensorList[2] out=None)    cummax(Tensor input, Dimname dim, *, TensorList[2] out=None)    mode(Tensor input, int64_t dim=-1, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)       mode(Tensor input, Dimname dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)  kthvalue(Tensor input, SymInt k, int64_t dim=-1, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None) kthvalue(Tensor input, SymInt k, Dimname dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)    feature_dropout_(Tensor input, double p, bool train)    gcd_(Tensor input, Tensor other)        resize_as_sparse_(Tensor input, Tensor the_template)    lcm_(Tensor input, Tensor other)        embedding_renorm_(Tensor input, Tensor indices, double max_norm, double norm_type)      threshold_(Tensor input, Scalar threshold, Scalar value)        as_strided_(Tensor input, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, SymInt? storage_offset=None)      rrelu_(Tensor input, Scalar lower=0.125, Scalar upper=0.3333333333333333, bool training=False, Generator? generator=None)       neg(Tensor input, *, Tensor out=None)   indices_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)  row_indices_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)      view_as_complex_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)  sigmoid(Tensor input, *, Tensor out=None)       t_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)        ccol_indices_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)     atanh(Tensor input, *, Tensor out=None) signbit(Tensor input, *, Tensor out=None)       log2(Tensor input, *, Tensor out=None)  angle(Tensor input, *, Tensor out=None) ceil(Tensor input, *, Tensor out=None)  sgn(Tensor input, *, Tensor out=None)   cosh(Tensor input, *, Tensor out=None)  _neg_view_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)        isposinf(Tensor input, *, Tensor out=None)      col_indices_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)      crow_indices_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)     _fw_primal_copy(Tensor input, int64_t level, *, Tensor out=None)        _logcumsumexp(Tensor input, int64_t dim, *, Tensor out=None)    _log_softmax(Tensor input, int64_t dim, bool half_to_float, *, Tensor out=None) diagonal_copy(Tensor input, int64_t offset=0, int64_t dim1=0, int64_t dim2=1, *, Tensor out=None)       matmul(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)  logical_and(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     mul(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     gcd(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     masked_select(Tensor input, Tensor mask, *, Tensor out=None)    dot(Tensor input, Tensor tensor, *, Tensor out=None)    ger(Tensor input, Tensor vec2, *, Tensor out=None)      igammac(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None) _compute_linear_combination(Tensor input, Tensor coefficients, *, Tensor out=None)      lcm(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     vdot(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)    _nested_get_ragged_idx(Tensor 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self) _foreach_max(TensorList self) _foreach_sin(TensorList self) neg_(Tensor input) log2_(Tensor input) expm1_(Tensor input) ceil_(Tensor input) atanh_(Tensor input) exp2_(Tensor input) q_scale(Tensor input) _is_zerotensor(Tensor input) is_neg(Tensor input) _cast_Byte _cast_Float _cast_Long _assert_tensor_metadata sym_constrain_range _use_cudnn_ctc_loss native_dropout _sobol_engine_draw _reshape_from_tensor feature_dropout feature_dropout_ view_as_complex adaptive_max_pool1d _dim_arange atleast_1d bilinear blackman_window concatenate block_diag cudnn_is_acceptable _copy_from _copy_from_and_resize cudnn_convolution _cummin_helper cumulative_trapezoid einsum embedding embedding_renorm_ _rowwise_prune empty_permuted _empty_affine_quantized empty_quantized eye hamming_window hinge_embedding_loss native_group_norm _fft_c2c _unsafe_index instance_norm kl_div _cslt_sparse_mm_search _sparse_semi_structured_apply fbgemm_linear_int8_weight fbgemm_linear_quantize_weight _wrapped_linear_prepack fbgemm_pack_quantized_matrix logspace _logcumsumexp _compute_linear_combination max_pool1d_with_indices mkldnn_max_pool2d mkldnn_rnn_layer miopen_convolution_relu miopen_rnn _convert_weight_to_int4pack _weight_int4pack_mm _weight_int4pack_mm_for_cpu _dyn_quant_pack_4bit_weight _dyn_quant_matmul_4bit _sparse_sparse_matmul native_batch_norm _native_batch_norm_legit batch_norm_gather_stats batch_norm_backward_reduce is_vulkan_available pdist pixel_unshuffle scalar_tensor rand rrelu rrelu_ std_mean threshold_ _transform_bias_rescale_qkv _nested_tensor_from_mask _nested_view_from_buffer_copy _nested_view_from_jagged _nested_view_from_jagged_copy _nested_get_ragged_idx _nested_get_min_seqlen _nested_get_max_seqlen _trilinear _unique2 norm_except_dim _weight_norm_interface _efficientzerotensor zeros_like _sample_dirichlet _sparse_sum _sparse_csr_prod frobenius_norm _scaled_mm_v2 _scaled_grouped_mm cartesian_prod rnn_tanh rnn_relu quantized_lstm_cell _pack_padded_sequence _pad_packed_sequence _masked_softmax _histogramdd_from_bin_cts _histogramdd_from_bin_tensors _foreach_div _foreach_div_ _foreach_clamp_min _foreach_clamp_min_ _foreach_addcmul _foreach_addcmul_ _foreach_atan _foreach_atan_ _foreach_ceil _foreach_ceil_ _foreach_erfc _foreach_erfc_ _foreach_expm1 _foreach_expm1_ _foreach_lerp _foreach_lerp_ _foreach_log _foreach_log_ _foreach_log10 _foreach_log10_ _foreach_max _foreach_rsqrt _foreach_rsqrt_ _foreach_sin _foreach_sin_ _foreach_trunc _foreach_trunc_ _foreach_zero_ _adaptive_avg_pool3d _add_batch_dim _linalg_det _linalg_svd _fw_primal_copy _make_dual_copy view_as_complex_copy _neg_view_copy as_strided_copy diagonal_copy expand_copy _reshape_alias_copy slice_copy split_with_sizes_copy crow_indices_copy ccol_indices_copy _nested_from_padded_tensor _triton_multi_head_attention _fused_adam_ _fused_sgd_                                                  YYSXSWSVSZSTTTT.TT+ UUUU!UG>U<U+<U:U?U                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        cannot access PyObject for Tensor - no interpreter set  interpreter INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/impl/PyObjectSlot.h":29, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/c10/core/impl/PyObjectSlot.h   Only Tensors of floating point and complex dtype can require gradients  /pytorch/torch/csrc/autograd/variable.h self_impl INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/variable.h":340, please report a bug to PyTorch.  load_pyobj_interpreter AutogradMeta expected tuple of {} elements but got {} tensorlist_n                   N3c1015VariableVersion14VersionCounterE        promote_types(ScalarType type1, ScalarType type2)       _cufft_get_plan_cache_size(DeviceIndex device_index)    sym_constrain_range_for_size(Scalar size, *, int64_t? min=None, int64_t? max=None)      tril_indices(int64_t row, int64_t col, int64_t offset=0, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        kaiser_window(int64_t window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)    kaiser_window(int64_t window_length, bool periodic, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     kaiser_window(int64_t window_length, bool periodic, double beta, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        hann_window(int64_t window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      hann_window(int64_t window_length, bool periodic, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)       empty_strided(SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef stride, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)       _cudnn_init_dropout_state(double dropout, bool train, int64_t dropout_seed, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     _propagate_xla_data(Tensor input, Tensor output)        _foobar(Tensor input, bool arg1=True, bool arg2=True, *, bool arg3=True)        _test_autograd_multiple_dispatch(Tensor input)  _test_autograd_multiple_dispatch(Tensor input, bool b)  _test_parallel_materialize(Tensor input, int64_t num_parallel, bool skip_first=False)   dist(Tensor input, Tensor other, Scalar p=2)    swapaxes(Tensor input, int64_t axis0, int64_t axis1)    put(Tensor input, Tensor index, Tensor source, bool accumulate=False)   masked_scatter(Tensor input, Tensor mask, Tensor source)        quantized_gru_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor b_ih, Tensor b_hh, Tensor packed_ih, Tensor packed_hh, Tensor col_offsets_ih, Tensor col_offsets_hh, Scalar scale_ih, Scalar scale_hh, Scalar zero_point_ih, Scalar zero_point_hh) _choose_qparams_per_tensor(Tensor input, bool reduce_range=False)       _fused_moving_avg_obs_fq_helper(Tensor input, Tensor observer_on, Tensor fake_quant_on, Tensor running_min, Tensor running_max, Tensor scale, Tensor zero_point, double averaging_const, int64_t quant_min, int64_t quant_max, int64_t ch_axis, bool per_row_fake_quant=False, bool symmetric_quant=False)      fake_quantize_per_channel_affine(Tensor input, Tensor scale, Tensor zero_point, int64_t axis, int64_t quant_min, int64_t quant_max)     _make_per_channel_quantized_tensor(Tensor input, Tensor scale, Tensor zero_point, int64_t axis) _make_per_tensor_quantized_tensor(Tensor input, double scale, int64_t zero_point)       quantize_per_channel(Tensor input, Tensor scales, Tensor zero_points, int64_t axis, ScalarType dtype)   quantize_per_tensor_dynamic(Tensor input, ScalarType dtype, bool reduce_range)  unbind(Tensor input, int64_t dim=0)     unbind(Tensor input, Dimname dim)       _validate_sparse_csc_tensor_args(Tensor ccol_indices, Tensor row_indices, Tensor values, IntArrayRef size, bool? check_pinning=None)    rsub(Tensor input, Tensor other, *, Scalar alpha=1)     rsub(Tensor input, Scalar other, Scalar alpha=1)        _sparse_softmax_backward_data(Tensor grad_output, Tensor output, int64_t dim, Tensor input)     native_norm(Tensor input, Scalar p=2)   native_norm(Tensor input, Scalar? p, IntArrayRef[1] dim, bool keepdim, ScalarType? dtype)       poisson(Tensor input, Generator? generator=None)        _standard_gamma_grad(Tensor input, Tensor output)       _weight_norm(Tensor v, Tensor g, int64_t dim=0) var_mean(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False)     var_mean(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim=None, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False)        var_mean(Tensor input, bool unbiased=True)      var_mean(Tensor input, DimnameList[1] dim, bool unbiased=True, bool keepdim=False)      var_mean(Tensor input, DimnameList[1] dim, *, Scalar? correction=None, bool keepdim=False)      vander(Tensor x, int64_t? N=None, bool increasing=False)        _unique(Tensor input, bool sorted=True, bool return_inverse=False)      _has_compatible_shallow_copy_type(Tensor input, Tensor from)    triplet_margin_loss(Tensor anchor, Tensor positive, Tensor negative, double margin=1.0, double p=2, double eps=1e-06, bool swap=False, int64_t reduction=at::Reduction::Mean)   _nested_get_jagged_dummy(Tensor any)    _nested_get_offsets(Tensor input)       _nested_get_values(Tensor input)        _nested_from_padded(Tensor padded, Tensor cpu_nested_shape_example, bool fuse_transform_0213=False)     rot90(Tensor input, int64_t k=1, IntArrayRef dims={0,1})        _mkldnn_transpose(Tensor input, int64_t dim0, int64_t dim1)     tile(Tensor input, SymIntArrayRef dims) squeeze(Tensor input, int64_t dim)      squeeze(Tensor input, IntArrayRef dim)  squeeze(Tensor input, Dimname dim)      hsplit(Tensor input, int64_t sections)  hsplit(Tensor input, IntArrayRef indices)       split(Tensor input, SymInt split_size, int64_t dim=0)   split(Tensor input, SymIntArrayRef split_size, int64_t dim=0)   unsafe_split(Tensor input, SymInt split_size, int64_t dim=0)    celu(Tensor input, Scalar alpha=1.0)    _prelu_kernel(Tensor input, Tensor weight)      repeat_interleave(Tensor input, Tensor repeats, int64_t? dim=None, *, SymInt? output_size=None) repeat_interleave(Tensor repeats, *, SymInt? output_size=None)  repeat_interleave(Tensor input, SymInt repeats, int64_t? dim=None, *, SymInt? output_size=None) randn_like(Tensor input, *, Generator? generator, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        randn_like(Tensor input, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      poisson_nll_loss(Tensor input, Tensor target, bool log_input, bool full, double eps, int64_t reduction) pinverse(Tensor input, double rcond=1e-15)      channel_shuffle(Tensor input, SymInt groups)    movedim(Tensor input, int64_t source, int64_t destination)      movedim(Tensor input, IntArrayRef source, IntArrayRef destination)      cosine_similarity(Tensor x1, Tensor x2, int64_t dim=1, double eps=1e-08)        cdist(Tensor x1, Tensor x2, double p=2, int64_t? compute_mode=None)     pairwise_distance(Tensor x1, Tensor x2, double p=2, double eps=1e-06, bool keepdim=False)       ones_like(Tensor input, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)       _convert_weight_to_int4pack_for_cpu(Tensor input, int64_t innerKTiles)  _weight_int4pack_mm_with_scales_and_zeros(Tensor input, Tensor mat2, int64_t qGroupSize, Tensor qScale, Tensor qZeros)  max_pool3d(Tensor input, IntArrayRef[3] kernel_size, IntArrayRef[3] stride=None, IntArrayRef[3] padding=0, IntArrayRef[3] dilation=1, bool ceil_mode=False)     quantized_max_pool3d(Tensor input, IntArrayRef[3] kernel_size, IntArrayRef[3] stride=None, IntArrayRef[3] padding=0, IntArrayRef[3] dilation=1, bool ceil_mode=False)   mkldnn_max_pool3d(Tensor input, IntArrayRef[3] kernel_size, IntArrayRef[3] stride=None, IntArrayRef[3] padding=0, IntArrayRef[3] dilation=1, bool ceil_mode=False)      max_pool1d(Tensor input, IntArrayRef[1] kernel_size, IntArrayRef[1] stride=None, IntArrayRef[1] padding=0, IntArrayRef[1] dilation=1, bool ceil_mode=False)     margin_ranking_loss(Tensor input1, Tensor input2, Tensor target, double margin=0.0, int64_t reduction=at::Reduction::Mean)      fbgemm_linear_fp16_weight(Tensor input, Tensor packed_weight, Tensor bias)      fbgemm_linear_fp16_weight(Tensor input, Tensor packed_weight, Tensor bias, Tensor output)       _sparse_semi_structured_tile(Tensor input, c10::string_view algorithm="", bool use_cutlass=True)        _validate_compressed_sparse_indices(bool is_crow, Tensor compressed_idx, Tensor plain_idx, int64_t cdim, int64_t dim, int64_t nnz)      grid_sampler_2d(Tensor input, Tensor grid, int64_t interpolation_mode, int64_t padding_mode, bool align_corners)        fill(Tensor input, Tensor value)        fill(Tensor input, Scalar value)        flatten(Tensor input, int64_t start_dim, int64_t end_dim, Dimname out_dim)      flatten(Tensor input, int64_t start_dim=0, int64_t end_dim=-1)  flatten(Tensor input, Dimname start_dim, Dimname end_dim, Dimname out_dim)      flatten(Tensor input, DimnameList dims, Dimname out_dim)        _empty_per_channel_affine_quantized(SymIntArrayRef size, *, Tensor scales, Tensor zero_points, int64_t axis, MemoryFormat? memory_format=c10::MemoryFormat::Contiguous, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)    _cummax_helper(Tensor input, Tensor values, Tensor indices, int64_t dim)        cudnn_grid_sampler(Tensor input, Tensor grid)   _mps_convolution_transpose(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef output_padding, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef dilation, SymInt groups)   cudnn_affine_grid_generator(Tensor theta, int64_t N, int64_t C, int64_t H, int64_t W)   cosine_embedding_loss(Tensor input1, Tensor input2, Tensor target, double margin=0.0, int64_t reduction=at::Reduction::Mean)    conv_tbc(Tensor input, Tensor weight, Tensor bias, int64_t pad=0)       constant_pad_nd(Tensor input, SymIntArrayRef pad, Scalar value=0)       unsafe_chunk(Tensor input, int64_t chunks, int64_t dim=0)       _test_check_tensor(Tensor input)        adaptive_avg_pool1d(Tensor input, IntArrayRef[1] output_size)   feature_alpha_dropout(Tensor input, double p, bool train)       _masked_scale(Tensor input, Tensor mask, double scale)  _debug_has_internal_overlap(Tensor input)       _cudnn_ctc_loss(Tensor log_probs, Tensor targets, IntArrayRef input_lengths, IntArrayRef target_lengths, int64_t blank, bool deterministic, bool zero_infinity) _cudnn_ctc_loss(Tensor log_probs, Tensor targets, Tensor input_lengths, Tensor target_lengths, int64_t blank, bool deterministic, bool zero_infinity)   _functional_sym_constrain_range(Scalar size, int64_t? min, int64_t? max, Tensor dep_token)      _functional_assert_async(Tensor input, c10::string_view assert_msg, Tensor dep_token)   _functional_assert_scalar(Scalar self, c10::string_view assert_msg, Tensor dep_token)   _unpack_dual(Tensor dual, int64_t level)        _make_dual(Tensor primal, Tensor tangent, int64_t level)        _cast_Half(Tensor input, bool non_blocking=False)       _cast_Short(Tensor input, bool non_blocking=False)      _cast_Char(Tensor input, bool non_blocking=False)       unfold_copy(Tensor input, int64_t dimension, int64_t size, int64_t step, *, Tensor out=None)    values_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)   transpose_copy(Tensor input, int64_t dim0, int64_t dim1, *, Tensor out=None)    squeeze_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)  squeeze_copy(Tensor input, int64_t dim, *, Tensor out=None)     squeeze_copy(Tensor input, IntArrayRef dim, *, Tensor out=None) select_copy(Tensor input, int64_t dim, SymInt index, *, Tensor out=None)        _sparse_broadcast_to_copy(Tensor input, IntArrayRef size, *, Tensor out=None)   _conj_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)    _test_autograd_multiple_dispatch_view_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)    inner(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)   inverse(Tensor input, *, Tensor out=None)       isneginf(Tensor input, *, Tensor out=None)      mkldnn_adaptive_avg_pool2d(Tensor input, IntArrayRef[2] output_size, *, Tensor out=None)        _convert_indices_from_csr_to_coo(Tensor crow_indices, Tensor col_indices, *, bool out_int32=False, bool transpose=False, Tensor out=None)       float_power(Tensor input, Tensor exponent, *, Tensor out=None)  float_power(Scalar self, Tensor exponent, *, Tensor out=None)   float_power(Tensor input, Scalar exponent, *, Tensor out=None)  pow(Tensor input, Tensor exponent, *, Tensor out=None)  pow(Scalar self, Tensor exponent, *, Tensor out=None)   pow(Tensor input, Scalar exponent, *, Tensor out=None)  msort(Tensor input, *, Tensor out=None) nanquantile(Tensor input, Tensor q, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, c10::string_view interpolation="linear", Tensor out=None) nanquantile(Tensor input, double q, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, c10::string_view interpolation="linear", Tensor out=None) minimum(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None) maximum(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None) fmax(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)    histc(Tensor input, int64_t bins=100, Scalar min=0, Scalar max=0, *, Tensor out=None)   arctan2(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None) sign(Tensor input, *, Tensor out=None)  lgamma(Tensor input, *, Tensor out=None)        lu_solve(Tensor input, Tensor LU_data, Tensor LU_pivots, *, Tensor out=None)    ormqr(Tensor input, Tensor input2, Tensor input3, bool left=True, bool transpose=False, *, Tensor out=None)     orgqr(Tensor input, Tensor input2, *, Tensor out=None)  cholesky_inverse(Tensor input, bool upper=False, *, Tensor out=None)    addcmul(Tensor input, Scalar value, Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Tensor out=None)|deprecated      addcmul(Tensor input, Tensor tensor1, Tensor tensor2, *, Scalar value=1, Tensor out=None)       gather(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, *, bool sparse_grad=False, Tensor out=None)     gather(Tensor input, Dimname dim, Tensor index, *, bool sparse_grad=False, Tensor out=None)     index_select(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, *, Tensor out=None)       index_select(Tensor input, Dimname dim, Tensor index, *, Tensor out=None)       less(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)    less(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)    greater_equal(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)   greater_equal(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)   not_equal(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)       not_equal(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)       tril(Tensor input, SymInt diagonal=0, *, Tensor out=None)       bitwise_right_shift(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     bitwise_right_shift(Scalar self, Tensor other)  bitwise_right_shift(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)     subtract(Tensor input, Tensor other, *, Scalar alpha=1, Tensor out=None)        subtract(Tensor input, Scalar other, Scalar alpha=1)    sub(Tensor input, Scalar alpha, Tensor other, *, Tensor out=None)|deprecated    sub(Tensor input, Tensor other, *, Scalar alpha=1, Tensor out=None)     norm(Tensor input, Scalar p=2)  norm(Tensor input, Scalar? p, *, ScalarType dtype)      norm(Tensor input, Scalar? p, IntArrayRef[1] dim, bool keepdim, *, ScalarType dtype, Tensor out=None)   norm(Tensor input, Scalar? p, IntArrayRef[1] dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)       norm(Tensor input, Scalar? p, DimnameList[1] dim, bool keepdim, *, ScalarType dtype, Tensor out=None)   norm(Tensor input, Scalar? p, DimnameList[1] dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)       fix(Tensor input, *, Tensor out=None)   tensordot(Tensor input, Tensor other, IntArrayRef dims_self, IntArrayRef dims_other, *, Tensor out=None)        tanh(Tensor input, *, Tensor out=None)  square(Tensor input, *, Tensor out=None)        sqrt(Tensor input, *, Tensor out=None)  nansum(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)  _softmax_backward_data(Tensor grad_output, Tensor output, int64_t dim, ScalarType input_dtype, *, Tensor grad_input=None)       _softmax(Tensor input, int64_t dim, bool half_to_float, *, Tensor out=None)     sinh(Tensor input, *, Tensor out=None)  rsqrt(Tensor input, *, Tensor out=None) hardshrink(Tensor input, Scalar lambd=0.5, *, Tensor out=None)  deg2rad(Tensor input, *, Tensor out=None)       narrow_copy(Tensor input, int64_t dim, SymInt start, SymInt length, *, Tensor out=None) mvlgamma(Tensor input, int64_t p, *, Tensor out=None)   multiply(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)        multiply(Tensor input, Scalar other)    _int_mm(Tensor input, Tensor mat2, *, Tensor out=None)  mm(Tensor input, Tensor mat2, *, Tensor out=None)       mm(Tensor input, Tensor mat2, ScalarType out_dtype, *, Tensor out=None) amax(Tensor input, IntArrayRef[1] dim=None, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)     logcumsumexp(Tensor input, int64_t dim, *, Tensor out=None)     logcumsumexp(Tensor input, Dimname dim, *, Tensor out=None)     _log_softmax_backward_data(Tensor grad_output, Tensor output, int64_t dim, ScalarType input_dtype, *, Tensor out=None)  logaddexp2(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      log10(Tensor input, *, Tensor out=None) ldexp(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)   kron(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)    _fft_r2c(Tensor input, IntArrayRef dim, int64_t normalization, bool onesided, *, Tensor out=None)       fill_(Tensor input, Tensor value)       fill_(Tensor input, Scalar value)       true_divide(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     true_divide(Tensor input, Scalar other) div(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     div(Tensor input, Tensor other, *, c10::string_view? rounding_mode, Tensor out=None)    div(Tensor input, Scalar other, *, c10::string_view? rounding_mode)     cumprod(Tensor input, int64_t dim, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)  cumprod(Tensor input, Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)  clamp_max_(Tensor input, Tensor max)    clamp_max_(Tensor input, Scalar max)    clamp_max(Tensor input, Tensor max, *, Tensor out=None) clamp_max(Tensor input, Scalar max, *, Tensor out=None) logical_or(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      bitwise_not(Tensor input, *, Tensor out=None)   arctan(Tensor input, *, Tensor out=None)        asin(Tensor input, *, Tensor out=None)  arcsinh(Tensor input, *, Tensor out=None)       asinh(Tensor input, *, Tensor out=None) argmin(Tensor input, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, Tensor out=None) addmv_(Scalar beta, Tensor input, Scalar alpha, Tensor mat, Tensor vec)|deprecated      addmv_(Scalar beta, Tensor input, Tensor mat, Tensor vec)|deprecated    addmv_(Tensor input, Tensor mat, Tensor vec, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1)  addmv(Scalar beta, Tensor input, Scalar alpha, Tensor mat, Tensor vec, *, Tensor out=None)|deprecated   addmv(Scalar beta, Tensor input, Tensor mat, Tensor vec, *, Tensor out=None)|deprecated addmv(Tensor input, Tensor mat, Tensor vec, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, Tensor out=None)  arccos(Tensor input, *, Tensor out=None)        acos(Tensor input, *, Tensor out=None)  absolute(Tensor input, *, Tensor out=None)      abs(Tensor input, *, Tensor out=None)   __lshift__(Tensor input, Tensor other)  __lshift__(Tensor input, Scalar other)  __xor__(Tensor input, Tensor other)     __xor__(Tensor input, Scalar other)     __or__(Tensor input, Tensor other)      __or__(Tensor input, Scalar other)      _scaled_dot_product_cudnn_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_bias, bool compute_log_sumexp, double dropout_p=0.0, bool is_causal=False, bool return_debug_mask=False, *, double? scale=None)        _scaled_dot_product_efficient_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_bias, bool compute_log_sumexp, double dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, double? scale=None)  _fused_sdp_choice(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_mask=None, double dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, double? scale=None, bool enable_gqa=False)     segment_reduce(Tensor data, c10::string_view reduce, *, Tensor? lengths=None, Tensor? indices=None, Tensor? offsets=None, int64_t axis=0, bool unsafe=False, Scalar? initial=None)      _histogramdd_bin_edges(Tensor input, IntArrayRef bins, *, ArrayRef<double>? range=None, 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padding="valid", SymIntArrayRef[2] dilation=1, SymInt groups=1)     convolution(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef dilation, bool transposed, SymIntArrayRef output_padding, SymInt groups)   bincount(Tensor input, Tensor? weights=None, SymInt minlength=0)        _batch_norm_impl_index(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, double momentum, double eps, bool cudnn_enabled)   quantized_batch_norm(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor mean, Tensor var, double eps, double output_scale, int64_t output_zero_point)   batch_norm_elemt(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor mean, Tensor invstd, double eps, *, Tensor out=None)        clamp_(Tensor input, Tensor? min=None, Tensor? max=None)        clamp_(Tensor input, Scalar? min=None, Scalar? max=None)        clamp(Tensor input, Tensor? min=None, Tensor? max=None, *, Tensor out=None)     clamp(Tensor input, Scalar? min=None, Scalar? max=None, *, Tensor out=None)     slogdet(Tensor input, *, TensorList[2] out=None)        geqrf(Tensor input, *, TensorList[2] out=None)  frexp(Tensor input, *, TensorList[2] out=None)  _linalg_solve_ex(Tensor A, Tensor B, *, bool left=True, bool check_errors=False, TensorList[4] out=None)        _linalg_slogdet(Tensor A, *, TensorList[4] out=None)    cudnn_batch_norm(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, double exponential_average_factor, double epsilon, *, TensorList[4] out=None)     triangular_solve(Tensor input, Tensor A, bool upper=True, bool transpose=False, bool unitriangular=False, *, TensorList[2] out=None)    _unsafe_masked_index(Tensor input, Tensor mask, c10::List<::std::optional<Tensor>> indices, Scalar fill)        _unsafe_index_put(Tensor input, c10::List<::std::optional<Tensor>> indices, Tensor values, bool 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input, double scale, int64_t zero_point, ScalarType dtype)   quantize_per_tensor(TensorList tensors, Tensor scales, Tensor zero_points, ScalarType dtype)    meshgrid(TensorList tensors, *, c10::string_view indexing)      gru(Tensor data, Tensor batch_sizes, Tensor hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional) gru(Tensor input, Tensor hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional, bool batch_first)  histogramdd(Tensor input, int64_t bins, ArrayRef<double>? range=None, Tensor? weight=None, bool density=False)  histogramdd(Tensor input, IntArrayRef bins, ArrayRef<double>? range=None, Tensor? weight=None, bool density=False)      histogramdd(Tensor input, TensorList bins, ArrayRef<double>? range=None, Tensor? weight=None, bool density=False)       _foreach_add(TensorList self, Scalar scalar)    _foreach_add(TensorList self, ScalarList scalars)       _foreach_add(TensorList self, Tensor other, *, Scalar alpha=1)  _foreach_add(TensorList self, TensorList other, *, Scalar alpha=1)      _foreach_add_(TensorList self, Scalar scalar)   _foreach_add_(TensorList self, ScalarList scalars)      _foreach_add_(TensorList self, Tensor other, *, Scalar alpha=1) _foreach_add_(TensorList self, TensorList other, *, Scalar alpha=1)     _foreach_sub(TensorList self, Scalar scalar)    _foreach_sub(TensorList self, ScalarList scalars)       _foreach_sub(TensorList self, TensorList other, *, Scalar alpha=1)      _foreach_sub_(TensorList self, Scalar scalar)   _foreach_sub_(TensorList self, ScalarList scalars)      _foreach_sub_(TensorList self, TensorList other, *, Scalar alpha=1)     _foreach_clamp_max(TensorList self, Scalar scalar)      _foreach_clamp_max(TensorList self, ScalarList scalars) _foreach_clamp_max(TensorList self, TensorList other)   _foreach_clamp_max_(TensorList self, Scalar scalar)     _foreach_clamp_max_(TensorList self, ScalarList scalars)        _foreach_clamp_max_(TensorList self, TensorList other)  _foreach_acos(TensorList self)  _foreach_acos_(TensorList self) _foreach_asin(TensorList self)  _foreach_asin_(TensorList self) _foreach_cos_(TensorList self)  _foreach_cosh(TensorList self)  _foreach_cosh_(TensorList self) _foreach_exp_(TensorList self)  _foreach_floor(TensorList self) _foreach_floor_(TensorList self)        _foreach_log1p(TensorList self) _foreach_log1p_(TensorList self)        _foreach_log2(TensorList self)  _foreach_log2_(TensorList self) _foreach_neg_(TensorList self)  _foreach_norm(TensorList self, Scalar ord=2, ScalarType? dtype=None)    _foreach_sigmoid(TensorList self)       _foreach_sigmoid_(TensorList self)      _foreach_sign(TensorList self)  _foreach_sign_(TensorList self) _foreach_sqrt(TensorList self)  _foreach_sqrt_(TensorList self) _foreach_tanh(TensorList self)  _foreach_tanh_(TensorList self) column_stack(TensorList tensors, *, Tensor out=None)    _fused_adagrad_(TensorList self, TensorList grads, TensorList state_sums, TensorList state_steps, *, Tensor lr, double lr_decay, double weight_decay, double eps, bool maximize, Tensor? grad_scale=None, Tensor? found_inf=None)       _fused_adagrad_(TensorList self, TensorList grads, TensorList state_sums, TensorList state_steps, *, double lr, double lr_decay, double weight_decay, double eps, bool maximize, Tensor? grad_scale=None, Tensor? found_inf=None)       histogram(Tensor input, Tensor bins, *, Tensor? weight=None, bool density=False, TensorList[2] out=None)        histogram(Tensor input, int64_t bins=100, *, ArrayRef<double>? range=None, Tensor? weight=None, bool density=False, TensorList[2] out=None)     median(Tensor input, int64_t dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)        median(Tensor input, Dimname dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)        _sobol_engine_initialize_state_(Tensor input, int64_t dimension)        feature_alpha_dropout_(Tensor input, double p, bool train)      _mkldnn_transpose_(Tensor input, int64_t dim0, int64_t dim1)    _fill_mem_eff_dropout_mask_(Tensor input, double dropout_p, int64_t seed, int64_t offset)       ldexp_(Tensor input, Tensor other)      celu_(Tensor input, Scalar alpha=1.0)   _resize_output_(Tensor input, SymIntArrayRef size, Device device)       index_put_(Tensor input, c10::List<::std::optional<Tensor>> indices, Tensor values, bool accumulate=False)      resize_as_(Tensor input, Tensor the_template, *, MemoryFormat? memory_format=None)      _functional_sym_constrain_range _sobol_engine_initialize_state_ _empty_per_channel_affine_quantized     _validate_compressed_sparse_indices     _sparse_semi_structured_linear  _weight_int4pack_mm_with_scales_and_zeros       _convert_weight_to_int4pack_for_cpu     _native_batch_norm_legit_no_training    batch_norm_gather_stats_with_counts     _has_compatible_shallow_copy_type       _validate_sparse_csc_tensor_args        _make_per_tensor_quantized_tensor       _make_per_channel_quantized_tensor      fake_quantize_per_channel_affine        _fused_moving_avg_obs_fq_helper _convert_indices_from_csr_to_coo        _test_autograd_multiple_dispatch        _test_autograd_multiple_dispatch_view_copy      _scaled_dot_product_efficient_attention _scaled_dot_product_cudnn_attention isinf(Tensor input) int_repr(Tensor input) q_zero_point(Tensor input) _coalesce(Tensor input) positive(Tensor input) squeeze(Tensor input) detach(Tensor input) adjoint(Tensor 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INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/SymInt.h":109, please report a bug to PyTorch.  /pytorch/c10/core/SymInt.h release     can_cast(ScalarType from_, ScalarType to)       _cufft_clear_plan_cache(DeviceIndex device_index)       _cufft_get_plan_cache_max_size(DeviceIndex device_index)        triu_indices(int64_t row, int64_t col, int64_t offset=0, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        bartlett_window(int64_t window_length, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)  bartlett_window(int64_t window_length, bool periodic, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   _make_dep_token(*, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? 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Scalar scale_hh, Scalar zero_point_ih, Scalar zero_point_hh)    quantized_rnn_relu_cell(Tensor input, Tensor hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor b_ih, Tensor b_hh, Tensor packed_ih, Tensor packed_hh, Tensor col_offsets_ih, Tensor col_offsets_hh, Scalar scale_ih, Scalar scale_hh, Scalar zero_point_ih, Scalar zero_point_hh)    result_type(Tensor tensor, Tensor other)        result_type(Scalar scalar, Tensor tensor)       result_type(Tensor tensor, Scalar other)        result_type(Scalar scalar1, Scalar scalar2)     combinations(Tensor input, int64_t r=2, bool with_replacement=False)    choose_qparams_optimized(Tensor input, int64_t numel, int64_t n_bins, double ratio, int64_t bit_width)  _saturate_weight_to_fp16(Tensor weight) fused_moving_avg_obs_fake_quant(Tensor input, Tensor observer_on, Tensor fake_quant_on, Tensor running_min, Tensor running_max, Tensor scale, Tensor zero_point, double averaging_const, int64_t quant_min, int64_t quant_max, int64_t ch_axis, bool per_row_fake_quant=False, bool symmetric_quant=False)      _fake_quantize_learnable_per_tensor_affine(Tensor input, Tensor scale, Tensor zero_point, int64_t quant_min, int64_t quant_max, double grad_factor=1.0) _fake_quantize_per_tensor_affine_cachemask_tensor_qparams(Tensor input, Tensor scale, Tensor zero_point, Tensor fake_quant_enabled, int64_t quant_min, int64_t quant_max)       q_per_channel_axis(Tensor input)        q_per_channel_zero_points(Tensor input) q_per_channel_scales(Tensor input)      _to_sparse_semi_structured(Tensor dense)        _validate_sparse_csr_tensor_args(Tensor crow_indices, Tensor col_indices, Tensor values, IntArrayRef size, bool? check_pinning=None)    _validate_sparse_compressed_tensor_args(Tensor compressed_indices, Tensor plain_indices, Tensor values, IntArrayRef size, Layout layout, bool? check_pinning=None)      clone(Tensor input, *, MemoryFormat? memory_format=None)        _sparse_log_softmax_backward_data(Tensor grad_output, Tensor output, int64_t dim, Tensor input) _sparse_csr_sum(Tensor input, IntArrayRef[1] dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None)        binomial(Tensor count, Tensor prob, Generator? generator=None)  _dirichlet_grad(Tensor x, Tensor alpha, Tensor total)   _standard_gamma(Tensor input, Generator? generator=None)        unique_consecutive(Tensor input, bool return_inverse=False, bool return_counts=False, int64_t? dim=None)        unique_dim(Tensor input, int64_t dim, bool sorted=True, bool return_inverse=False, bool return_counts=False)    _nested_get_lengths(Tensor input)       _nested_view_from_buffer(Tensor input, Tensor nested_size, Tensor nested_strides, Tensor offsets)       _nested_from_padded_and_nested_example(Tensor padded, Tensor nt_example)        _nested_tensor_from_mask_left_aligned(Tensor t, Tensor mask)    trapz(Tensor y, *, double dx=1, int64_t dim=-1) trapz(Tensor y, Tensor x, *, int64_t dim=-1)    vsplit(Tensor input, int64_t sections)  vsplit(Tensor input, IntArrayRef indices)       split_with_sizes(Tensor input, SymIntArrayRef split_sizes, int64_t dim=0)       unsafe_split_with_sizes(Tensor input, SymIntArrayRef split_sizes, int64_t dim=0)        slice_inverse(Tensor input, Tensor src, int64_t dim=0, SymInt? start=None, SymInt? end=None, SymInt step=1)     select(Tensor input, Dimname dim, int64_t index)        select(Tensor input, int64_t dim, SymInt index) prelu(Tensor input, Tensor weight)      _mkldnn_reshape(Tensor input, IntArrayRef shape)        reshape(Tensor input, SymIntArrayRef shape)     randint_like(Tensor input, SymInt low, SymInt high, *, Generator? generator, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     randint_like(Tensor input, SymInt low, SymInt high, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   randint_like(Tensor input, Tensor high, *, Generator? generator, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False) randint_like(Tensor input, Tensor high, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)       randint_like(Tensor input, SymInt high, *, Generator? generator, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False) randint_like(Tensor input, SymInt high, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)       rand_like(Tensor input, *, Generator? generator, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False) rand_like(Tensor input, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)       _pin_memory(Tensor input, Device? device=None)  native_channel_shuffle(Tensor input, SymInt groups)     pixel_shuffle(Tensor input, int64_t upscale_factor)     permute(Tensor input, IntArrayRef dims) _euclidean_dist(Tensor x1, Tensor x2)   batch_norm_stats(Tensor input, double eps)      narrow(Tensor input, int64_t dim, Tensor start, SymInt length)  narrow(Tensor input, int64_t dim, SymInt start, SymInt length)  _weight_int8pack_mm(Tensor input, Tensor mat2, Tensor scales)   quantized_max_pool2d(Tensor input, IntArrayRef[2] kernel_size, IntArrayRef[2] stride=None, IntArrayRef[2] padding=0, IntArrayRef[2] dilation=1, bool ceil_mode=False)   quantized_max_pool1d(Tensor input, IntArrayRef[1] kernel_size, IntArrayRef[1] stride=None, IntArrayRef[1] padding=0, IntArrayRef[1] dilation=1, bool ceil_mode=False)   _aminmax(Tensor input, int64_t dim, bool keepdim=False) _wrapped_quantized_linear_prepacked(Tensor input, Tensor input_scale, Tensor input_zero_point, Tensor packed_weight, Tensor output_scale, Tensor output_zero_point, int64_t out_channel)        fbgemm_pack_gemm_matrix_fp16(Tensor input)      _sparse_semi_structured_addmm(Tensor input, Tensor mat1, Tensor mat1_meta, Tensor mat2, *, Scalar alpha=1, Scalar beta=1, ScalarType? out_dtype=None)   _sparse_semi_structured_mm(Tensor mat1, Tensor mat1_meta, Tensor mat2, *, ScalarType? out_dtype=None)   mkldnn_linear_backward_weights(Tensor grad_output, Tensor input, Tensor weight, bool bias_defined)      grid_sampler_3d(Tensor input, Tensor grid, int64_t interpolation_mode, int64_t padding_mode, bool align_corners)        _grid_sampler_2d_cpu_fallback(Tensor input, Tensor grid, int64_t interpolation_mode, int64_t padding_mode, bool align_corners)  grid_sampler(Tensor input, Tensor grid, int64_t interpolation_mode, int64_t padding_mode, bool align_corners)   full_like(Tensor input, Scalar fill_value, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)    unflatten(Tensor input, Dimname dim, SymIntArrayRef sizes, DimnameList names)   unflatten(Tensor input, int64_t dim, SymIntArrayRef sizes)      empty_like(Tensor input, *, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      ctc_loss(Tensor log_probs, Tensor targets, IntArrayRef input_lengths, IntArrayRef target_lengths, int64_t blank=0, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, bool zero_infinity=False)     ctc_loss(Tensor log_probs, Tensor targets, Tensor input_lengths, Tensor target_lengths, int64_t blank=0, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, bool zero_infinity=False)       cudnn_convolution_transpose(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef output_padding, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef dilation, SymInt groups, bool benchmark, bool deterministic, bool allow_tf32)     count_nonzero(Tensor input, int64_t? dim=None)  count_nonzero(Tensor input, IntArrayRef dim)    tensor_split(Tensor input, SymIntArrayRef indices, int64_t dim=0)       tensor_split(Tensor input, Tensor tensor_indices_or_sections, int64_t dim=0)    tensor_split(Tensor input, SymInt sections, int64_t dim=0)      chunk(Tensor input, int64_t chunks, int64_t dim=0)      _sparse_broadcast_to(Tensor input, IntArrayRef size)    broadcast_to(Tensor input, SymIntArrayRef size) allclose(Tensor input, Tensor other, double rtol=1e-05, double atol=1e-08, bool equal_nan=False)        _test_functorch_fallback(Tensor input, Tensor other)    avg_pool1d(Tensor input, IntArrayRef[1] kernel_size, IntArrayRef[1] stride=None, IntArrayRef[1] padding=0, bool ceil_mode=False, bool count_include_pad=True)   _shape_as_tensor(Tensor input)  _fused_dropout(Tensor input, double p, Generator? generator=None)       _cast_Int(Tensor input, bool non_blocking=False)        _cast_Double(Tensor input, bool non_blocking=False)     alias_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)    _values_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)  _indices_copy(Tensor input, *, Tensor out=None) unsqueeze_copy(Tensor input, int64_t dim, *, Tensor out=None)   detach_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)   permute_copy(Tensor input, IntArrayRef dims, *, Tensor out=None)        view_as_real_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)     outer(Tensor input, Tensor vec2, *, Tensor out=None)    _convert_indices_from_coo_to_csr(Tensor input, int64_t size, *, bool out_int32=False, Tensor out=None)  bucketize(Tensor input, Tensor boundaries, *, bool out_int32=False, bool right=False, Tensor out=None)  bucketize(Scalar self, Tensor boundaries, *, bool out_int32=False, bool right=False)    renorm(Tensor input, Scalar p, int64_t dim, Scalar maxnorm, *, Tensor out=None) fmin(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)    nextafter(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)       igamma(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)  hypot(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)   atan2(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)   multinomial(Tensor input, SymInt num_samples, bool replacement=False, *, Generator? generator=None, Tensor out=None)    cholesky(Tensor input, bool upper=False, *, Tensor out=None)    take(Tensor input, Tensor index, *, Tensor out=None)    greater(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None) greater(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None) eq(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      eq(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      ne(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      ne(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      cross(Tensor input, Tensor other, int64_t? dim=None, *, Tensor out=None)        diag(Tensor input, int64_t diagonal=0, *, Tensor out=None)      addbmm(Scalar beta, Tensor input, Scalar alpha, Tensor batch1, Tensor batch2, *, Tensor out=None)|deprecated    addbmm(Scalar beta, Tensor input, Tensor batch1, Tensor batch2, *, Tensor out=None)|deprecated  addbmm(Tensor input, Tensor batch1, Tensor batch2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, Tensor out=None)   bitwise_left_shift(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)      bitwise_left_shift(Scalar self, Tensor other)   bitwise_left_shift(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)      bitwise_xor(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     bitwise_xor(Scalar self, Tensor other)  bitwise_xor(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)     bitwise_and(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     bitwise_and(Scalar self, Tensor other)  bitwise_and(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)     scatter_reduce(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Tensor src, c10::string_view reduce, *, bool include_self=True, Tensor out=None)        scatter_add(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Tensor src, *, Tensor out=None)    scatter_add(Tensor input, Dimname dim, Tensor index, Tensor src)        index_reduce(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Tensor source, c10::string_view reduce, *, bool include_self=True, Tensor out=None)       index_add(Tensor input, int64_t dim, Tensor index, Tensor source, *, Scalar alpha=1, Tensor out=None)   index_add(Tensor input, Dimname dim, Tensor index, Tensor source, *, Scalar alpha=1)    hspmm(Tensor mat1, Tensor mat2, *, Tensor out=None)     heaviside(Tensor input, Tensor values, *, Tensor out=None)      nuclear_norm(Tensor input, IntArrayRef[2] dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)  nuclear_norm(Tensor input, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)      where(Tensor condition, Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None) where(Tensor condition, Scalar self, Tensor other)      where(Tensor condition, Tensor input, Scalar other)     where(Tensor condition, Scalar self, Scalar other)      trunc(Tensor input, *, Tensor out=None) _nested_get_values_copy(Tensor input, *, Tensor out=None)       tan(Tensor input, *, Tensor out=None)   sum(Tensor input, *, ScalarType? dtype=None)    sum(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)  sum(Tensor input, DimnameList[1] dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)   softmax(Tensor input, int64_t dim, ScalarType? dtype=None, *, Tensor out=None)  sin(Tensor input, *, Tensor out=None)   negative(Tensor input, *, Tensor out=None)      reciprocal(Tensor input, *, Tensor out=None)    randperm(SymInt n, *, Generator? generator, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)       randperm(SymInt n, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     randn(SymIntArrayRef size, *, Generator? generator, DimnameList? names, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)    randn(SymIntArrayRef size, *, Generator? generator, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)       randn(SymIntArrayRef size, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)     randn(SymIntArrayRef size, *, DimnameList? names, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)  randint(SymInt high, SymIntArrayRef size, *, Generator? generator, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)        randint(SymInt high, SymIntArrayRef size, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      randint(SymInt low, SymInt high, SymIntArrayRef size, *, Generator? generator, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)    randint(SymInt low, SymInt high, SymIntArrayRef size, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)  rad2deg(Tensor input, *, Tensor out=None)       mv(Tensor input, Tensor vec, *, Tensor out=None)        amin(Tensor input, IntArrayRef[1] dim=None, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)     nanmean(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None) mean(Tensor input, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)  mean(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None) mean(Tensor input, DimnameList[1] dim, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)  matrix_power(Tensor input, int64_t n, *, Tensor out=None)       logsumexp(Tensor input, DimnameList[1] dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)     xlogy_(Tensor input, Tensor other)      xlogy_(Tensor input, Scalar other)      logaddexp(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)       log(Tensor input, *, Tensor out=None)   linspace(Tensor start, Tensor end, int64_t steps, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      linspace(Scalar start, Tensor end, int64_t steps, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      linspace(Tensor start, Scalar end, int64_t steps, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      linspace(Scalar start, Scalar end, int64_t steps, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)      nan_to_num(Tensor input, double? nan=None, double? posinf=None, double? neginf=None, *, Tensor out=None)        isin(Tensor elements, Tensor test_elements, *, bool assume_unique=False, bool invert=False, Tensor out=None)    isin(Scalar element, Tensor test_elements, *, bool assume_unique=False, bool invert=False, Tensor out=None)     isin(Tensor elements, Scalar test_element, *, bool assume_unique=False, bool invert=False, Tensor out=None)     _fft_c2r(Tensor input, IntArrayRef dim, int64_t normalization, SymInt last_dim_size, *, Tensor out=None)        frac(Tensor input, *, Tensor out=None)  floor_divide(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)    floor_divide(Tensor input, Scalar other)        floor(Tensor input, *, Tensor out=None) exp(Tensor input, *, Tensor out=None)   empty(IntArrayRef size, *, DimnameList? names, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   empty(SymIntArrayRef size, *, MemoryFormat? memory_format=None, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   cos(Tensor input, *, Tensor out=None)   polar(Tensor abs, Tensor angle, *, Tensor out=None)     complex(Tensor real, Tensor imag, *, Tensor out=None)   clamp_min_(Tensor input, Tensor min)    clamp_min_(Tensor input, Scalar min)    clamp_min(Tensor input, Tensor min, *, Tensor out=None) clamp_min(Tensor input, Scalar min, *, Tensor out=None) bmm(Tensor input, Tensor mat2, *, Tensor out=None)      bmm(Tensor input, Tensor mat2, ScalarType out_dtype, *, Tensor out=None)        logical_xor(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     logical_not(Tensor input, *, Tensor out=None)   copysign(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)        copysign(Tensor input, Scalar other, *, Tensor out=None)        baddbmm(Scalar beta, Tensor input, Scalar alpha, Tensor batch1, Tensor batch2, *, Tensor out=None)|deprecated   baddbmm(Scalar beta, Tensor input, Tensor batch1, Tensor batch2, *, Tensor out=None)|deprecated baddbmm(Tensor input, Tensor batch1, Tensor batch2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, Tensor out=None)  baddbmm(Tensor input, Tensor batch1, Tensor batch2, ScalarType out_dtype, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, Tensor out=None)    atan(Tensor input, *, Tensor out=None)  arcsin(Tensor input, *, Tensor out=None)        arctanh(Tensor input, *, Tensor out=None)       arccosh(Tensor input, *, Tensor out=None)       acosh(Tensor input, *, Tensor out=None) argmax(Tensor input, int64_t? dim=None, bool keepdim=False, *, Tensor out=None) all(Tensor input, *, Tensor out=None)   all(Tensor input, IntArrayRef? dim=None, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)        all(Tensor input, int64_t dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)  all(Tensor input, Dimname dim, bool keepdim=False, *, Tensor out=None)  addr(Scalar beta, Tensor input, Scalar alpha, Tensor vec1, Tensor vec2, *, Tensor out=None)|deprecated  addr(Scalar beta, Tensor input, Tensor vec1, Tensor vec2, *, Tensor out=None)|deprecated        addr(Tensor input, Tensor vec1, Tensor vec2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1, Tensor out=None) _add_relu_(Tensor input, Tensor other, *, Scalar alpha=1)       _add_relu_(Tensor input, Scalar other, Scalar alpha=1)  _add_relu(Tensor input, Tensor other, *, Scalar alpha=1, Tensor out=None)       _add_relu(Tensor input, Scalar other, Scalar alpha=1)   add(Tensor input, Scalar alpha, Tensor other, *, Tensor out=None)|deprecated    add(Tensor input, Tensor other, *, Scalar alpha=1, Tensor out=None)     conj_physical(Tensor input, *, Tensor out=None) __rshift__(Tensor input, Tensor other)  __rshift__(Tensor input, Scalar other)  _scaled_dot_product_flash_attention_for_cpu(Tensor query, Tensor key, Tensor value, double dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, Tensor? attn_mask=None, double? scale=None)  _scaled_dot_product_attention_math_for_mps(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_mask=None, double dropout_p=0.0, bool is_causal=False, Tensor? dropout_mask=None, *, double? scale=None)        _native_multi_head_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, int64_t embed_dim, int64_t num_head, Tensor qkv_weight, Tensor qkv_bias, Tensor proj_weight, Tensor proj_bias, Tensor? mask=None, bool need_weights=True, bool average_attn_weights=True, int64_t? mask_type=None) _nnpack_spatial_convolution(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef[2] padding, SymIntArrayRef[2] stride=1)   batch_norm_update_stats(Tensor input, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, double momentum)       miopen_depthwise_convolution(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef dilation, SymInt groups, bool benchmark, bool deterministic)      miopen_batch_norm(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, double exponential_average_factor, double epsilon)       mkldnn_convolution(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef dilation, SymInt groups)    fbgemm_linear_fp16_weight_fp32_activation(Tensor input, Tensor packed_weight, Tensor? bias)     fbgemm_linear_fp16_weight_fp32_activation(Tensor input, Tensor packed_weight, Tensor? bias, Tensor output)      _mixed_dtypes_linear(Tensor input, Tensor weight, Tensor scale, *, Tensor? bias=None, c10::string_view? activation=None)        _cslt_sparse_mm(Tensor compressed_A, Tensor dense_B, Tensor? bias=None, Tensor? alpha=None, ScalarType? out_dtype=None, bool transpose_result=False, int64_t alg_id=0, int64_t split_k=1, int64_t split_k_mode=-1)      _fused_rms_norm(Tensor input, IntArrayRef normalized_shape, Tensor? weight, double? eps)        layer_norm(Tensor input, SymIntArrayRef normalized_shape, Tensor? weight=None, Tensor? bias=None, double eps=1e-05, bool cudnn_enable=True)     _embedding_bag(Tensor weight, Tensor indices, Tensor offsets, bool scale_grad_by_freq=False, int64_t mode=0, bool sparse=False, Tensor? per_sample_weights=None, bool include_last_offset=False, int64_t padding_idx=-1)        embedding_bag(Tensor weight, Tensor indices, Tensor offsets, bool scale_grad_by_freq, int64_t mode, bool sparse, Tensor? per_sample_weights, bool include_last_offset, int64_t? padding_idx)    embedding_bag(Tensor weight, Tensor indices, Tensor offsets, bool scale_grad_by_freq=False, int64_t mode=0, bool sparse=False, Tensor? per_sample_weights=None, bool include_last_offset=False) cudnn_convolution_relu(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef dilation, SymInt groups)        conv3d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[3] stride=1, SymIntArrayRef[3] padding=0, SymIntArrayRef[3] dilation=1, SymInt groups=1)  conv3d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[3] stride=1, c10::string_view padding="valid", SymIntArrayRef[3] dilation=1, SymInt groups=1)     conv1d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[1] stride=1, SymIntArrayRef[1] padding=0, SymIntArrayRef[1] dilation=1, SymInt groups=1)  conv1d(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[1] stride=1, c10::string_view padding="valid", SymIntArrayRef[1] dilation=1, SymInt groups=1)     _convolution_mode(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef stride, c10::string_view padding, SymIntArrayRef dilation, SymInt groups)   _convolution(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef dilation, bool transposed, IntArrayRef output_padding, SymInt groups, bool benchmark, bool deterministic, bool cudnn_enabled)     _convolution(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias, SymIntArrayRef stride, SymIntArrayRef padding, SymIntArrayRef dilation, bool transposed, SymIntArrayRef output_padding, SymInt groups, bool benchmark, bool deterministic, bool cudnn_enabled, bool allow_tf32) batch_norm(Tensor input, Tensor? weight, Tensor? bias, Tensor? running_mean, Tensor? running_var, bool training, double momentum, double eps, bool cudnn_enabled)       searchsorted(Tensor sorted_sequence, Tensor input, *, bool out_int32=False, bool right=False, c10::string_view? side=None, Tensor? sorter=None, Tensor out=None)        searchsorted(Tensor sorted_sequence, Scalar self, *, bool out_int32=False, bool right=False, c10::string_view? side=None, Tensor? sorter=None, Tensor out=None) _scaled_mm(Tensor input, Tensor mat2, Tensor scale_a, Tensor scale_b, Tensor? bias=None, Tensor? scale_result=None, ScalarType? out_dtype=None, bool use_fast_accum=False, *, Tensor out=None)  clip_(Tensor input, Tensor? min=None, Tensor? max=None) clip_(Tensor input, Scalar? min=None, Scalar? max=None) clip(Tensor input, Tensor? min=None, Tensor? max=None, *, Tensor out=None)      clip(Tensor input, Scalar? min=None, Scalar? max=None, *, Tensor out=None)      lu_unpack(Tensor LU_data, Tensor LU_pivots, bool unpack_data=True, bool unpack_pivots=True, *, TensorList[3] out=None)  svd(Tensor input, bool some=True, bool compute_uv=True, *, TensorList[3] out=None)      _linalg_eigh(Tensor A, c10::string_view UPLO="L", bool compute_v=True, *, TensorList[2] out=None)       _unsafe_masked_index_put_accumulate(Tensor input, Tensor mask, c10::List<::std::optional<Tensor>> indices, Tensor values)       align_tensors(TensorList tensors)       _cudnn_rnn(Tensor input, TensorList weight, int64_t weight_stride0, Tensor? weight_buf, Tensor hx, Tensor? cx, int64_t mode, SymInt hidden_size, SymInt proj_size, int64_t num_layers, bool batch_first, double dropout, bool train, bool bidirectional, SymIntArrayRef batch_sizes, Tensor? dropout_state)     broadcast_tensors(TensorList tensors)   cat(TensorList tensors, int64_t dim=0, *, Tensor out=None)      cat(TensorList tensors, Dimname dim, *, Tensor out=None)        chain_matmul(TensorList matrices, *, Tensor out=None)   _chunk_cat(TensorList tensors, int64_t dim, int64_t num_chunks, *, Tensor out=None)     hstack(TensorList tensors, *, Tensor out=None)  vstack(TensorList tensors, *, Tensor out=None)  dstack(TensorList tensors, *, Tensor out=None)  _scaled_grouped_mm_v2(Tensor input, Tensor mat2, TensorList scale_a, IntArrayRef recipe_a, IntArrayRef swizzle_a, TensorList scale_b, IntArrayRef recipe_b, IntArrayRef swizzle_b, Tensor? offs=None, Tensor? bias=None, ScalarType? out_dtype=None, IntArrayRef contraction_dim=None, bool use_fast_accum=False)       _lstm_mps(Tensor input, TensorList hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional, bool batch_first)        lstm(Tensor data, Tensor batch_sizes, TensorList hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional)    lstm(Tensor input, TensorList hx, TensorList params, bool has_biases, int64_t num_layers, double dropout, bool train, bool bidirectional, bool batch_first)     lstm_cell(Tensor input, TensorList hx, Tensor w_ih, Tensor w_hh, Tensor? b_ih=None, Tensor? b_hh=None)  _amp_foreach_non_finite_check_and_unscale_(TensorList self, Tensor found_inf, Tensor inv_scale) _foreach_mul(TensorList self, ScalarList scalars)       _foreach_mul(TensorList self, Tensor other)     _foreach_mul(TensorList self, TensorList other) _foreach_mul(TensorList self, Scalar scalar)    _foreach_mul_(TensorList self, ScalarList scalars)      _foreach_mul_(TensorList self, Tensor other)    _foreach_mul_(TensorList self, TensorList other)        _foreach_mul_(TensorList self, Scalar scalar)   _foreach_maximum(TensorList self, Scalar scalar)        _foreach_maximum(TensorList self, ScalarList scalars)   _foreach_maximum(TensorList self, TensorList other)     _foreach_maximum_(TensorList self, Scalar scalar)       _foreach_maximum_(TensorList self, ScalarList scalars)  _foreach_maximum_(TensorList self, TensorList other)    _foreach_minimum(TensorList self, Scalar scalar)        _foreach_minimum(TensorList self, ScalarList scalars)   _foreach_minimum(TensorList self, TensorList other)     _foreach_minimum_(TensorList self, Scalar scalar)       _foreach_minimum_(TensorList self, ScalarList scalars)  _foreach_minimum_(TensorList self, TensorList other)    _foreach_addcdiv(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, ScalarList scalars)   _foreach_addcdiv(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, Tensor scalars)       _foreach_addcdiv(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, Scalar value=1)       _foreach_addcdiv_(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, ScalarList scalars)  _foreach_addcdiv_(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, Tensor scalars)      _foreach_addcdiv_(TensorList self, TensorList tensor1, TensorList tensor2, Scalar value=1)      _foreach_abs_(TensorList self)  _foreach_erf_(TensorList self)  _foreach_frac(TensorList self)  _foreach_frac_(TensorList self) _foreach_lgamma(TensorList self)        _foreach_lgamma_(TensorList self)       _foreach_pow(Scalar self, TensorList exponent)  _foreach_pow(TensorList self, Scalar exponent)  _foreach_pow(TensorList self, ScalarList exponent)      _foreach_pow(TensorList self, TensorList exponent)      _foreach_pow_(TensorList self, Scalar exponent) _foreach_pow_(TensorList self, ScalarList exponent)     _foreach_pow_(TensorList self, TensorList exponent)     _foreach_reciprocal(TensorList self)    _foreach_reciprocal_(TensorList self)   _foreach_round(TensorList self) _foreach_round_(TensorList self)        _foreach_sinh(TensorList self)  _foreach_sinh_(TensorList self) _foreach_tan_(TensorList self)  _foreach_copy_(TensorList self, TensorList src, bool non_blocking=False)        split_copy(Tensor input, SymInt split_size, int64_t dim=0, *, TensorList out=None)      unbind_copy(Tensor input, int64_t dim=0, *, TensorList out=None)        _fused_adamw_(TensorList self, TensorList grads, TensorList exp_avgs, TensorList exp_avg_sqs, TensorList max_exp_avg_sqs, TensorList state_steps, *, Tensor lr, double beta1, double beta2, double weight_decay, double eps, bool amsgrad, bool maximize, Tensor? grad_scale=None, Tensor? found_inf=None)      _fused_adamw_(TensorList self, TensorList grads, TensorList exp_avgs, TensorList exp_avg_sqs, TensorList max_exp_avg_sqs, TensorList state_steps, *, double lr, double beta1, double beta2, double weight_decay, double eps, bool amsgrad, bool maximize, Tensor? grad_scale=None, Tensor? found_inf=None)      nanmedian(Tensor input, int64_t dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)     nanmedian(Tensor input, Dimname dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)     logit_(Tensor input, double? eps=None)  _sobol_engine_scramble_(Tensor input, Tensor ltm, int64_t dimension)    _sobol_engine_ff_(Tensor input, int64_t n, Tensor sobolstate, int64_t dimension, int64_t num_generated) nan_to_num_(Tensor input, double? nan=None, double? posinf=None, double? neginf=None)   _index_put_impl_(Tensor input, c10::List<::std::optional<Tensor>> indices, Tensor values, bool accumulate=False, bool unsafe=False)     _amp_update_scale_(Tensor input, Tensor growth_tracker, Tensor found_inf, double scale_growth_factor, double scale_backoff_factor, int64_t growth_interval)     min(Tensor input, *, Tensor out=None)   min(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     min(Tensor input, int64_t dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)   min(Tensor input, Dimname dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)   max(Tensor input, *, Tensor out=None)   max(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)     max(Tensor input, int64_t dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)   max(Tensor input, Dimname dim, bool keepdim=False, *, TensorList[2] out=None)   sort(Tensor input, *, bool? stable, int64_t dim=-1, bool descending=False, TensorList[2] out=None)      sort(Tensor input, int64_t dim=-1, bool descending=False, *, TensorList[2] out=None)    sort(Tensor input, *, bool? stable, Dimname dim, bool descending=False, TensorList[2] out=None) sort(Tensor input, Dimname dim, bool descending=False, *, TensorList[2] out=None)       _cufft_get_plan_cache_max_size  _unsafe_masked_index_put_accumulate     mkldnn_linear_backward_weights  _wrapped_quantized_linear_prepacked     fbgemm_linear_fp16_weight_fp32_activation       _nested_tensor_from_mask_left_aligned   _nested_from_padded_and_nested_example  _sparse_log_softmax_backward_data       _validate_sparse_compressed_tensor_args _validate_sparse_csr_tensor_args        _fake_quantize_per_tensor_affine_cachemask_tensor_qparams       _fake_quantize_learnable_per_tensor_affine      fused_moving_avg_obs_fake_quant _amp_foreach_non_finite_check_and_unscale_      _convert_indices_from_coo_to_csr        _test_autograd_multiple_dispatch_view   _nested_tensor_softmax_with_shape       _scaled_dot_product_attention_math_for_mps      _scaled_dot_product_flash_attention     _scaled_dot_product_flash_attention_for_cpu _print(c10::string_view s) isfinite(Tensor input) trace(Tensor input) selu(Tensor input) relu(Tensor input) _aminmax(Tensor input) is_inference(Tensor input) is_conj(Tensor input) isnan(Tensor input) corrcoef(Tensor input) _lazy_clone(Tensor input) where(Tensor condition) _to_cpu(TensorList tensors) _foreach_abs(TensorList self) _foreach_erf(TensorList self) _foreach_tan(TensorList self) nanmedian(Tensor input) rad2deg_(Tensor input) acosh_(Tensor input) relu_(Tensor input) frac_(Tensor input) erfc_(Tensor input) floor_(Tensor input) conj_physical_(Tensor input) selu_(Tensor input) exp_(Tensor input) log_(Tensor input) i0_(Tensor input) atan_(Tensor input) arctanh_(Tensor input) arccosh_(Tensor input) arcsin_(Tensor input) trunc_(Tensor input) reciprocal_(Tensor input) log1p_(Tensor input) erf_(Tensor input) negative_(Tensor input) _cast_Double _cast_Int align_tensors _make_dep_token _use_cudnn_rnn_flatten_weight _cudnn_rnn _fused_dropout _sobol_engine_ff_ _sobol_engine_scramble_ _shape_as_tensor _add_relu_ _test_functorch_fallback bartlett_window broadcast_tensors _sparse_broadcast_to chain_matmul polar _convolution_mode conv1d cudnn_convolution_transpose cudnn_convolution_relu _embedding_bag empty_like full_like _grid_sampler_2d_cpu_fallback grid_sampler_3d _fft_c2r _cufft_clear_plan_cache _index_put_impl_ isin _fused_rms_norm _cslt_sparse_mm _sparse_semi_structured_mm _sparse_semi_structured_addmm _mixed_dtypes_linear fbgemm_pack_gemm_matrix_fp16 linspace _aminmax quantized_max_pool1d quantized_max_pool2d mkldnn_convolution miopen_batch_norm miopen_depthwise_convolution _weight_int8pack_mm batch_norm_stats batch_norm_update_stats _nnpack_available _nnpack_spatial_convolution _euclidean_dist pixel_shuffle native_channel_shuffle _pin_memory rand_like randint randint_like randn randperm _mkldnn_reshape selu selu_ _chunk_cat hstack vstack dstack trapz _nested_view_from_buffer _nested_get_values_copy _nested_get_lengths unique_dim unique_consecutive _standard_gamma _dirichlet_grad binomial _sparse_csr_sum nuclear_norm _scaled_mm _scaled_grouped_mm_v2 _to_cpu hspmm _to_sparse_semi_structured _saturate_weight_to_fp16 choose_qparams_optimized combinations result_type can_cast _lstm_mps lstm quantized_rnn_relu_cell quantized_rnn_tanh_cell triu_indices _linalg_check_errors _lu_with_info _amp_update_scale_ _foreach_mul _foreach_mul_ _foreach_maximum _foreach_maximum_ _foreach_minimum _foreach_minimum_ _foreach_addcdiv _foreach_addcdiv_ _foreach_abs _foreach_abs_ _foreach_erf _foreach_erf_ _foreach_frac _foreach_frac_ _foreach_lgamma _foreach_lgamma_ _foreach_pow _foreach_pow_ _foreach_reciprocal _foreach_reciprocal_ _foreach_round _foreach_round_ _foreach_sinh _foreach_sinh_ _foreach_tan _foreach_tan_ _foreach_copy_ bucketize searchsorted _remove_batch_dim _linalg_eigh _test_serialization_subcmul view_as_real_copy permute_copy detach_copy split_copy unsqueeze_copy unbind_copy _safe_softmax _native_multi_head_attention _triton_scaled_dot_attention _fused_adamw_                                  L~^y^p^ m^g^uu^_\_e_j__    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        pad(Tensor input, SymIntArrayRef pad, c10::string_view mode="constant", double? value=None)     one_hot(Tensor input, int64_t num_classes=-1)   mkldnn_reorder_conv3d_weight(Tensor input, SymIntArrayRef[3] padding=0, SymIntArrayRef[3] stride=1, SymIntArrayRef[3] dilation=1, SymInt groups=1, SymIntArrayRef? input_size=None)     mkldnn_reorder_conv2d_weight(Tensor input, SymIntArrayRef[2] padding=0, SymIntArrayRef[2] stride=1, SymIntArrayRef[2] dilation=1, SymInt groups=1, SymIntArrayRef? input_size=None)     l1_loss(Tensor input, Tensor target, int64_t reduction=at::Reduction::Mean)     _test_warn_in_autograd(Tensor input)    _test_string_default(Tensor dummy, c10::string_view a="\"'\\", c10::string_view b="\"'\\")      _test_optional_intlist(Tensor 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out=None)        upsample_nearest2d(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, ArrayRef<double>? scale_factors)  upsample_nearest2d(Tensor input, SymIntArrayRef[2] output_size, double? scales_h=None, double? scales_w=None, *, Tensor out=None)       upsample_nearest1d(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, ArrayRef<double>? scale_factors)  upsample_nearest1d(Tensor input, SymIntArrayRef[1] output_size, double? scales=None, *, Tensor out=None)        upsample_linear1d(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, bool align_corners, ArrayRef<double>? scale_factors)       upsample_linear1d(Tensor input, SymIntArrayRef[1] output_size, bool align_corners, double? scales=None, *, Tensor out=None)     upsample_bilinear2d(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, bool align_corners, ArrayRef<double>? scale_factors)     upsample_bilinear2d(Tensor input, SymIntArrayRef[2] output_size, bool align_corners, double? scales_h=None, double? scales_w=None, *, Tensor out=None)  upsample_bicubic2d(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, bool align_corners, ArrayRef<double>? scale_factors)      upsample_bicubic2d(Tensor input, SymIntArrayRef[2] output_size, bool align_corners, double? scales_h=None, double? scales_w=None, *, Tensor out=None)   softshrink(Tensor input, Scalar lambd=0.5, *, Tensor out=None)  softplus(Tensor input, Scalar beta=1, Scalar threshold=20, *, Tensor out=None)  soft_margin_loss(Tensor input, Tensor target, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, *, Tensor out=None)        smooth_l1_loss(Tensor input, Tensor target, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, double beta=1.0, *, Tensor out=None) silu(Tensor input, *, Tensor out=None)  rrelu_with_noise_(Tensor input, Tensor noise, Scalar lower=0.125, Scalar upper=0.3333333333333333, bool training=False, Generator? generator=None)      rrelu_with_noise(Tensor input, Tensor noise, Scalar lower=0.125, Scalar upper=0.3333333333333333, bool training=False, Generator? generator=None, *, Tensor out=None)   replication_pad3d(Tensor input, SymIntArrayRef[6] padding, *, Tensor out=None)  replication_pad2d(Tensor input, SymIntArrayRef[4] padding, *, Tensor out=None)  replication_pad1d(Tensor input, SymIntArrayRef[2] padding, *, Tensor out=None)  reflection_pad3d(Tensor input, SymIntArrayRef[6] padding, *, Tensor out=None)   reflection_pad2d(Tensor input, SymIntArrayRef[4] padding, *, Tensor out=None)   reflection_pad1d(Tensor input, SymIntArrayRef[2] padding, *, Tensor out=None)   multilabel_margin_loss(Tensor input, Tensor target, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, *, Tensor out=None)  mse_loss(Tensor input, Tensor target, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, *, Tensor out=None)        mish(Tensor input, *, Tensor out=None)  max_unpool3d(Tensor input, Tensor indices, SymIntArrayRef[3] output_size, IntArrayRef[3] stride, IntArrayRef[3] padding, *, Tensor out=None)    max_unpool2d(Tensor input, Tensor indices, SymIntArrayRef[2] output_size, *, Tensor out=None)   log_sigmoid(Tensor input, *, Tensor out=None)   leaky_relu_(Tensor input, Scalar negative_slope=0.01)   leaky_relu(Tensor input, Scalar negative_slope=0.01, *, Tensor out=None)        im2col(Tensor input, IntArrayRef[2] kernel_size, IntArrayRef[2] dilation, IntArrayRef[2] padding, IntArrayRef[2] stride, *, Tensor out=None)    huber_loss(Tensor input, Tensor target, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, double delta=1.0, *, Tensor out=None)    hardtanh_(Tensor input, Scalar min_val=-1, Scalar max_val=1)    hardtanh(Tensor input, Scalar min_val=-1, Scalar max_val=1, *, Tensor out=None) hardswish(Tensor input, *, Tensor out=None)     hardsigmoid(Tensor input, *, Tensor out=None)   glu(Tensor input, int64_t dim=-1, *, Tensor out=None)   gelu_(Tensor input, *, c10::string_view approximate="none")     gelu(Tensor input, *, c10::string_view approximate="none", Tensor out=None)     elu_(Tensor input, Scalar alpha=1, Scalar scale=1, Scalar input_scale=1)        elu(Tensor input, 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input, SymIntArrayRef[3] output_size, double? scales_d=None, double? scales_h=None, double? scales_w=None, *, Tensor out=None) _upsample_nearest_exact2d(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, ArrayRef<double>? scale_factors)   _upsample_nearest_exact2d(Tensor input, SymIntArrayRef[2] output_size, double? scales_h=None, double? scales_w=None, *, Tensor out=None)        _upsample_nearest_exact1d(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, ArrayRef<double>? scale_factors)   _upsample_nearest_exact1d(Tensor input, SymIntArrayRef[1] output_size, double? scales=None, *, Tensor out=None) _upsample_bilinear2d_aa(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, bool align_corners, ArrayRef<double>? scale_factors) _upsample_bilinear2d_aa(Tensor input, SymIntArrayRef[2] output_size, bool align_corners, double? scales_h=None, double? scales_w=None, *, Tensor out=None)      _upsample_bicubic2d_aa(Tensor input, SymIntArrayRef? output_size, bool align_corners, ArrayRef<double>? scale_factors)  _upsample_bicubic2d_aa(Tensor input, SymIntArrayRef[2] output_size, bool align_corners, double? scales_h=None, double? scales_w=None, *, Tensor out=None)       slow_conv_dilated3d(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef[3] kernel_size, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[3] stride=1, SymIntArrayRef[3] padding=0, SymIntArrayRef[3] dilation=1)       slow_conv_dilated2d(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef[2] kernel_size, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[2] stride=1, SymIntArrayRef[2] padding=0, SymIntArrayRef[2] dilation=1)       scaled_dot_product_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, Tensor? attn_mask=None, double dropout_p=0.0, bool is_causal=False, *, double? scale=None, bool enable_gqa=False)  nll_loss_nd(Tensor input, Tensor target, Tensor? weight=None, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, SymInt ignore_index=-100)  mkldnn_linear(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None)   cross_entropy_loss(Tensor input, Tensor target, Tensor? weight=None, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, SymInt ignore_index=-100, double label_smoothing=0.0)       conv_depthwise3d(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef[3] kernel_size, Tensor? bias, SymIntArrayRef[3] stride, SymIntArrayRef[3] padding, SymIntArrayRef[3] dilation)     thnn_conv2d(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef[2] kernel_size, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[2] stride=1, SymIntArrayRef[2] padding=0, *, Tensor out=None) slow_conv_transpose3d(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef[3] kernel_size, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[3] stride=1, SymIntArrayRef[3] padding=0, SymIntArrayRef[3] output_padding=0, SymIntArrayRef[3] dilation=1, *, Tensor out=None)     slow_conv_transpose2d(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef[2] kernel_size, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[2] stride=1, SymIntArrayRef[2] padding=0, SymIntArrayRef[2] output_padding=0, SymIntArrayRef[2] dilation=1, *, Tensor out=None)     slow_conv3d(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef[3] kernel_size, Tensor? bias=None, SymIntArrayRef[3] stride=1, SymIntArrayRef[3] padding=0, *, Tensor out=None) nll_loss2d(Tensor input, Tensor target, Tensor? weight=None, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, SymInt ignore_index=-100, *, Tensor out=None)       nll_loss(Tensor input, Tensor target, Tensor? weight=None, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, SymInt ignore_index=-100, *, Tensor out=None) multi_margin_loss(Tensor input, Tensor target, Scalar p=1, Scalar margin=1, Tensor? weight=None, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, *, Tensor out=None)     linear(Tensor input, Tensor weight, Tensor? bias=None, *, Tensor out=None)      binary_cross_entropy(Tensor input, Tensor target, Tensor? weight=None, int64_t reduction=at::Reduction::Mean, *, Tensor out=None)       _conv_depthwise2d(Tensor input, Tensor weight, SymIntArrayRef[2] kernel_size, Tensor? bias, SymIntArrayRef[2] stride, SymIntArrayRef[2] padding, SymIntArrayRef[2] dilation, *, Tensor out=None)        max_pool3d_with_indices(Tensor input, IntArrayRef[3] kernel_size, IntArrayRef[3] stride=None, IntArrayRef[3] padding=0, IntArrayRef[3] dilation=1, bool ceil_mode=False, *, TensorList[2] out=None)     max_pool2d_with_indices(Tensor input, IntArrayRef[2] kernel_size, IntArrayRef[2] stride=None, IntArrayRef[2] padding=0, IntArrayRef[2] dilation=1, bool ceil_mode=False, *, TensorList[2] out=None)     fractional_max_pool3d(Tensor input, IntArrayRef[3] kernel_size, IntArrayRef[3] output_size, Tensor random_samples, *, TensorList[2] out=None)   fractional_max_pool2d(Tensor input, IntArrayRef[2] kernel_size, IntArrayRef[2] output_size, Tensor random_samples, *, TensorList[2] out=None)   adaptive_max_pool3d(Tensor input, IntArrayRef[3] output_size, *, TensorList[2] out=None)        adaptive_max_pool2d(Tensor input, IntArrayRef[2] output_size, *, TensorList[2] out=None)        flatten_dense_tensors(TensorList tensors)       pad_sequence(TensorList sequences, bool 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does not accept copy argument     /pytorch/torch/csrc/autograd/utils/python_arg_parsing.h parse_to_conversion     fft_ifftshift(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim=None)   fft_fftshift(Tensor input, IntArrayRef[1]? dim=None)    fft_rfftn(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1]? dim=None, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)   fft_rfftfreq(int64_t n, double d=1.0, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)  fft_rfft2(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1] dim={-2,-1}, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None) fft_rfft(Tensor input, SymInt? n=None, int64_t dim=-1, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None) fft_irfftn(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1]? dim=None, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)  fft_irfft2(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1] dim={-2,-1}, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)        fft_irfft(Tensor input, SymInt? n=None, int64_t dim=-1, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)        fft_ihfftn(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1]? dim=None, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)  fft_ihfft2(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1] dim={-2,-1}, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)        fft_ihfft(Tensor input, SymInt? n=None, int64_t dim=-1, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)        fft_ifftn(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1]? dim=None, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)   fft_ifft2(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1] dim={-2,-1}, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None) fft_ifft(Tensor input, SymInt? n=None, int64_t dim=-1, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None) fft_hfftn(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1]? dim=None, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)   fft_hfft2(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1] dim={-2,-1}, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None) fft_hfft(Tensor input, SymInt? n=None, int64_t dim=-1, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None) fft_fftn(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1]? dim=None, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)    fft_fftfreq(int64_t n, double d=1.0, *, Tensor out=None, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=False, bool? requires_grad=False)   fft_fft2(Tensor input, SymIntArrayRef[1]? s=None, IntArrayRef[1] dim={-2,-1}, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None)  fft_fft(Tensor input, SymInt? n=None, int64_t dim=-1, c10::string_view? norm=None, *, Tensor out=None) torch.fft torch._C._fft fft_fft fft_fft2 fft_fftfreq fft_fftn fft_fftshift fft_hfft fft_hfft2 fft_hfftn fft_ifft fft_ifft2 fft_ifftn fft_ifftshift fft_ihfft fft_ihfft2 fft_ihfftn fft_irfft fft_irfft2 fft_irfftn fft_rfft fft_rfft2 fft_rfftfreq fft_rfftn                                                         pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        linalg_vector_norm(Tensor input, Scalar ord=2, IntArrayRef[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)        linalg_vecdot(Tensor x, Tensor y, *, int64_t dim=-1, Tensor out=None)   linalg_vander(Tensor x, *, SymInt? 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out=None)   linalg_norm(Tensor input, c10::string_view ord, IntArrayRef[1]? dim=None, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)       linalg_matrix_rank(Tensor input, *, Tensor? atol=None, Tensor? rtol=None, bool hermitian=False, Tensor out=None)        linalg_matrix_rank(Tensor input, *, double? atol=None, double? rtol=None, bool hermitian=False, Tensor out=None)        linalg_matrix_rank(Tensor input, Tensor tol, bool hermitian=False, *, Tensor out=None)  linalg_matrix_rank(Tensor input, double tol, bool hermitian=False, *, Tensor out=None)  linalg_matrix_power(Tensor input, int64_t n, *, Tensor out=None)        linalg_matrix_norm(Tensor input, Scalar ord, IntArrayRef dim={-2,-1}, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)   linalg_matrix_norm(Tensor input, c10::string_view ord="fro", IntArrayRef dim={-2,-1}, bool keepdim=False, *, ScalarType? dtype=None, Tensor out=None)   linalg_matrix_exp(Tensor input) linalg_matmul(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)   linalg_lu_solve(Tensor LU, Tensor pivots, Tensor B, *, bool left=True, bool adjoint=False, Tensor out=None)     linalg_ldl_solve(Tensor LD, Tensor pivots, Tensor B, *, bool hermitian=False, Tensor out=None)  linalg_inv(Tensor A, *, Tensor out=None)        linalg_householder_product(Tensor input, Tensor tau, *, Tensor out=None)        linalg_eigvalsh(Tensor input, c10::string_view UPLO="L", *, Tensor out=None)    linalg_eigvals(Tensor input, *, Tensor out=None)        linalg_diagonal(Tensor A, *, int64_t offset=0, int64_t dim1=-2, int64_t dim2=-1)        linalg_det(Tensor A, *, Tensor out=None)        linalg_cross(Tensor input, Tensor other, *, int64_t dim=-1, Tensor out=None)    linalg_cond(Tensor input, Scalar? p=None, *, Tensor out=None)   linalg_cond(Tensor input, c10::string_view p, *, Tensor out=None)       linalg_cholesky(Tensor input, *, bool upper=False, Tensor out=None)     linalg_solve_ex(Tensor A, Tensor B, *, bool left=True, bool check_errors=False, TensorList[2] out=None) linalg_slogdet(Tensor A, *, TensorList[2] out=None)     linalg_qr(Tensor A, c10::string_view mode="reduced", *, TensorList[2] out=None) linalg_lu_factor(Tensor A, *, bool pivot=True, TensorList[2] out=None)  linalg_ldl_factor(Tensor input, *, bool hermitian=False, TensorList[2] out=None)        linalg_inv_ex(Tensor A, *, bool check_errors=False, TensorList[2] out=None)     linalg_eigh(Tensor input, c10::string_view UPLO="L", *, TensorList[2] out=None) linalg_eig(Tensor input, *, TensorList[2] out=None)     linalg_cholesky_ex(Tensor input, *, bool upper=False, bool check_errors=False, TensorList[2] out=None)  linalg_lstsq(Tensor input, Tensor b, double? rcond=None, *, c10::string_view? driver=None, TensorList[4] out=None)      linalg_multi_dot(TensorList tensors, *, Tensor out=None)        linalg_lu(Tensor A, *, bool pivot=True, TensorList[3] out=None) linalg_lu_factor_ex(Tensor A, *, bool pivot=True, bool check_errors=False, TensorList[3] out=None)      linalg_ldl_factor_ex(Tensor input, *, bool hermitian=False, bool check_errors=False, TensorList[3] out=None)    linalg_svd(Tensor A, bool full_matrices=True, *, c10::string_view? driver=None, TensorList[3] out=None) torch.linalg _linalg_eigvals(Tensor 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ScalarType? dtype=None)  _sparse_log_softmax(Tensor input, int64_t dim, bool half_to_float)      _sparse_log_softmax(Tensor input, Dimname dim, *, ScalarType? dtype=None)       _sparse_addmm(Tensor input, Tensor mat1, Tensor mat2, *, Scalar beta=1, Scalar alpha=1) _sparse_mm_reduce_impl(Tensor input, Tensor other, c10::string_view reduce) torch.sparse torch._C._sparse _sparse_addmm _sparse_log_softmax _sparse_mm_reduce_impl _sparse_softmax _spdiags _spsolve sparse_sampled_addmm                                                                   pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        special_zeta(Tensor input, Tensor other, *, Tensor out=None)    special_zeta(Scalar self, Tensor other, *, Tensor out=None)     special_zeta(Tensor input, Scalar other, *, Tensor 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cannot follow a py::args() argument ' is not an instance of 'module_'       An Enum that contains tags that can be assigned to an operator registered in C++. Tag Object of type ' cudagraph_unsafe data_dependent_output dynamic_output_shape flexible_layout generated inplace_view maybe_aliasing_or_mutating needs_contiguous_strides needs_exact_strides needs_fixed_stride_order nondeterministic_bitwise nondeterministic_seeded pointwise pt2_compliant_tag Missing value for wrapped C++ type `    `: Python instance is uninitialized.    `: Python instance was disowned.        Could not allocate list object! arg(): cannot specify an unnamed argument after a kw_only() annotation or args() argument       Expected an enumeration of matching type! __entries ??? Could not allocate int object! : element " " already exists! %U.%U : PyType_Ready failed:       : Unable to create type object! Members: 

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"     _test_autograd_multiple_dispatch_view_ViewMeta as_tuple unfold_ViewMeta view_dtype_ViewMeta lift_fresh_ViewMeta unbind_int_ViewMeta ccol_indices_ViewMeta crow_indices_ViewMeta unsqueeze__ViewMeta unsqueeze_ViewMeta _nested_get_values_ViewMeta      _nested_view_from_jagged_ViewMeta       _nested_view_from_buffer_ViewMeta transpose__ViewMeta transpose_int_ViewMeta t__ViewMeta squeeze__dims_ViewMeta squeeze_dims_ViewMeta squeeze__dim_ViewMeta squeeze_dim_ViewMeta split_with_sizes_ViewMeta split_Tensor_ViewMeta slice_inverse_ViewMeta slice_Tensor_ViewMeta detach__ViewMeta detach_ViewMeta select_int_ViewMeta _reshape_alias_ViewMeta permute_ViewMeta expand_ViewMeta diagonal_ViewMeta _sparse_broadcast_to_ViewMeta as_strided__ViewMeta as_strided_ViewMeta _neg_view_ViewMeta _conj_ViewMeta view_as_complex_ViewMeta view_as_real_ViewMeta _make_dual_ViewMeta _fw_primal_ViewMeta   Unable to cast from non-held to held instance (T& to Holder<T>) (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or 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This might be caused by insufficient shared memory (shm).
   ERROR: Unexpected floating-point exception encountered in worker.
      ERROR: Unexpected segmentation fault encountered in worker.
    /pytorch/torch/csrc/DataLoader.cpp      Cannot find worker information for _BaseDataLoaderIter with id  An error occurred while setting handler for     _set_worker_pids expects exactly 2 arguments.   _set_worker_pids expects a tuple for child_pids, but got        _set_worker_pids should be called only once for each _BaseDataLoaderIter.       DataLoader worker (pid {}) exited unexpectedly with exit code {}. Details are lost due to multiprocessing. Rerunning with num_workers=0 may give better error trace.    THPModule_errorIfAnyWorkerFails DataLoader worker (pid {}) is killed by signal: {}.     It is possible that dataloader's workers are out of shared memory. Please try to raise your shared memory limit. THPModule_removeWorkerPIDs setSignalHandler THPModule_setWorkerPIDs _set_worker_signal_handlers _set_worker_pids _remove_worker_pids _error_if_any_worker_fails                                                    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        Could not allocate set object!  _accelerator_getDeviceCapability        _accelerator_synchronizeDevice  _accelerator_maybeExchangeDevice        _accelerator_isAllocatorInitialized     _accelerator_resetAccumulatedStats      _accelerator_setAllocatorSettings supported_dtypes current peak freed small_pool large_pool num_alloc_retries num_ooms max_split_size num_sync_all_streams num_device_alloc num_device_free allocated_bytes reserved_bytes active_bytes requested_bytes allocation segment inactive_split inactive_split_bytes oversize_allocations oversize_segments _accelerator_getAccelerator _accelerator_setDeviceIndex _accelerator_getDeviceIndex _accelerator_setStream _accelerator_getStream _accelerator_exchangeDevice _accelerator_emptyCache _accelerator_getDeviceStats _accelerator_resetPeakStats _accelerator_getMemoryInfo  getDeviceAllocator is not supported for CPU device type.        /pytorch/c10/core/CachingDeviceAllocator.h      device_allocator INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/CachingDeviceAllocator.h":116, please report a bug to PyTorch.  getDeviceAllocator Allocator for   is not a DeviceAllocator.                                              ({str}) -> None                                 ({@typing.SupportsInt@int@}) -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]                                       ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None                            ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None                            ({@typing.SupportsInt@int@}) -> dict            () -> None              () -> bool              ({@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@                                        ({@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@                                        ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None                            ({@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.Stream                    ({torch.Stream}) -> None                                        ({@typing.SupportsInt@int@}) -> dict            () -> @typing.SupportsInt@int@                  ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None            () -> torch.device | None                       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        /pytorch/torch/csrc/Device.cpp  device(std::string_view type, int64_t? index=-1)        type (string) must not include an index because index was passed explicitly:  THPDevice_rc comparison not implemented unexpected comparison op device(type=' , index= (si) (s) torch.utils._device DeviceContext device(Device device) THPDevice_pynew torch.device __reduce__ __enter__ __exit__               St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN3c1012SafePyObjectESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        name.length() < DTYPE_NAME_LEN INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Dtype.cpp":13, please report a bug to PyTorch.    THPDtypeType.tp_dict == nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Dtype.cpp":185, please report a bug to PyTorch.  Unknown Complex ScalarType for  /pytorch/torch/csrc/Dtype.cpp THPDtype_New THPDtype_init toComplexType torch.dtype to_real to_complex   `sshsPs8s sssssssxs`sHs0ss sssssspsXs@s(sssssssshsPs8s sssssssxs`s        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                  storage_module && PyModule_Check(storage_module) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/DynamicTypes.cpp":62, please report a bug to PyTorch.   /pytorch/torch/csrc/DynamicTypes.cpp    typed_storage_obj && PyType_Check(typed_storage_obj) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/DynamicTypes.cpp":66, please report a bug to PyTorch.       dtype_obj INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/DynamicTypes.cpp":95, please report a bug to PyTorch.  THPDtype_Check(dtype_obj) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/DynamicTypes.cpp":96, please report a bug to PyTorch.  untyped_storage_obj INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/DynamicTypes.cpp":101, please report a bug to PyTorch.  unsupported scalarType unsupported at::Layout torch.storage loadTypedStorageTypeObject TypedStorage createStorageGetType _untyped_storage not a storage '            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 Variable[SparseCUDAByteType] torch.cuda.sparse.ByteTensor Variable[SparseCUDACharType] torch.cuda.sparse.CharTensor Variable[SparseCUDAFloatType] torch.cuda.sparse.FloatTensor Variable[SparseCUDAIntType] torch.cuda.sparse.IntTensor Variable[SparseCUDALongType] torch.cuda.sparse.LongTensor Variable[SparseCUDAShortType] torch.cuda.sparse.ShortTensor Variable[SparseCUDAHalfType] torch.cuda.sparse.HalfTensor Variable[SparseCPUByteType] torch.sparse.ByteTensor Variable[SparseCPUCharType] torch.sparse.CharTensor Variable[SparseCPUDoubleType] torch.sparse.DoubleTensor Variable[SparseCPUFloatType] torch.sparse.FloatTensor Variable[SparseCPUIntType] torch.sparse.IntTensor Variable[SparseCPULongType] torch.sparse.LongTensor Variable[SparseCPUShortType] torch.sparse.ShortTensor Variable[SparseCPUHalfType] torch.sparse.HalfTensor Variable[CUDAByteType] torch.cuda.ByteTensor Variable[CUDACharType] torch.cuda.CharTensor Variable[CUDADoubleType] torch.cuda.DoubleTensor Variable[CUDAFloatType] torch.cuda.FloatTensor Variable[CUDAIntType] torch.cuda.IntTensor Variable[CUDALongType] torch.cuda.LongTensor Variable[CUDAShortType] torch.cuda.ShortTensor Variable[CUDAHalfType] torch.cuda.HalfTensor Variable[CPUByteType] torch.ByteTensor Variable[CPUCharType] torch.CharTensor Variable[CPUDoubleType] torch.DoubleTensor Variable[CPUFloatType] torch.FloatTensor Variable[CPUIntType] torch.IntTensor Variable[CPULongType] torch.LongTensor Variable[CPUShortType] torch.ShortTensor Variable[CPUHalfType] torch.HalfTensor SparseCUDAByteType SparseCUDACharType SparseCUDADoubleType SparseCUDAFloatType SparseCUDAIntType SparseCUDALongType SparseCUDAShortType SparseCUDAHalfType SparseCPUByteType SparseCPUCharType SparseCPUDoubleType SparseCPUFloatType SparseCPUIntType SparseCPULongType SparseCPUShortType SparseCPUHalfType torch.FatalError torch._C._LinAlgError torch.OutOfMemoryError torch.distributed.DistError _DistError _DistBackendError _DistNetworkError _DistStoreError _DistQueueEmptyError torch.AcceleratorError error_code translate_exception_to_python  Variable[SparseCUDADoubleType]  torch.cuda.sparse.DoubleTensor  Error raised by torch.linalg function when the cause of error is a numerical inconsistency in the data.
 For example, you can the torch.linalg.inv function will raise torch.linalg.LinAlgError when it finds that a matrix is not invertible.
 
Example:
 >>> # xdoctest: +REQUIRES(env:TORCH_DOCKTEST_LAPACK)
 >>> matrix = torch.eye(3, 3)
 >>> matrix[-1, -1] = 0
 >>> matrix
     tensor([[1., 0., 0.],
             [0., 1., 0.],
             [0., 0., 0.]])
 >>> torch.linalg.inv(matrix)
 Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 torch._C._LinAlgError: torch.linalg.inv: The diagonal element 3 is zero, the inversion
 could not be completed because the input matrix is singular.        Exception raised when device is out of memory   Exception raised when an error occurs in the distributed library        Exception raised when a backend error occurs in distributed     torch.distributed.DistBackendError      Exception raised when a network error occurs in distributed     torch.distributed.DistNetworkError      Exception raised when an error occurs in the distributed store  torch.distributed.DistStoreError        torch.distributed.QueueEmptyError       Exception raised while executing on device      translate_exception_to_python called with invalid exception pointer     e_ptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Exceptions.cpp":230, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/Exceptions.cpp      {} (Triggered internally at {}:{}.)                     S/'//V/ //M/ /, /n..c...D.c.../                        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N3c1010IndexErrorE              N3c1019NotImplementedErrorE     N3c1011BufferErrorE             N3c1011LinAlgErrorE             N3c1016OutOfMemoryErrorE        N3c1011SyntaxErrorE             N3c1016AcceleratorErrorE        N3c109DistErrorE                N3c1016DistBackendErrorE        N3c1014DistStoreErrorE          N3c1016DistNetworkErrorE        N3c1019DistQueueEmptyErrorE     N5torch16PyWarningHandler15InternalHandlerE     cannot call set_pyobj() on undefined generator  /pytorch/torch/csrc/Generator.cpp       GeneratorImpl with nullptr is not supported     /pytorch/aten/src/ATen/core/Generator.h manual_seed expected a long, but got    manual_offset expected a long, but got   device type not an accelerator.        /pytorch/aten/src/ATen/Context.h        expected a torch.ByteTensor, but got {} expected a Generator, but got {} set_pyobj THPGenerator_manualSeed THPGenerator_setOffset Generator(Device device=None) getAcceleratorHooksInterface THPGenerator_setState THPGenerator_Unwrap torch._C.Generator clone_state graphsafe_get_state graphsafe_set_state set_offset manual_seed initial_seed get_offset    You should register `PrivateUse1HooksInterface` by `RegisterPrivateUse1HooksInterface` and implement `  ` at the same time for PrivateUse1.     /pytorch/aten/src/ATen/detail/PrivateUse1HooksInterface.h getNewGenerator                                           pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 torch.layout   pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 torch.memory_format                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 torch. torch.qscheme                           pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        Unhandled exception caught in c10/util/AbortHandler.h unexpected signal number _getOldHandler THPModule_warnDeprecation THPModule_warn Test message for TORCH_WARN Included:  Excluded:  high medium dispatchKeyToDeviceType expected exactly 2 arguments THPModule_inferSize THPModule_setQEngine THPModule_setFlushDenormal THPModule_setAllowTF32CuBLAS THPModule_setAllowTF32CuDNN THPModule_setWarnAlways THPModule_setNumThreads THPModule_crashIfATenASAN THPModule_crashIfCsrcASAN expected a bool, but got  THPModule_setImmediateMiopen THPModule_setBenchmarkCuDNN THPModule_setSDPUseCuDNN THPModule_crashIfCsrcUBSAN THPModule_setAllowTF32OneDNN THPModule_setUserEnabledCuDNN THPModule_setSDPUseMath THPModule_setSDPUseFlash C++ CapturedTraceback:  from  <invalid string> method_descriptor getset_descriptor expected a sequence expected a PyTypeObject THPModule_initNames _valgrind_supported_platform _valgrind_toggle _select_conv_backend _is_flash_attention_available _can_use_flash_attention _can_use_cudnn_attention _set_linalg_preferred_backend _get_linalg_preferred_backend _set_blas_preferred_backend _get_blas_preferred_backend _set_sm_carveout_experimental _get_sm_carveout_experimental _get_fp32_precision_getter _set_fp32_precision_setter _stash_obj_in_tls _get_obj_in_tls _is_key_in_tls _get_accelerator _set_conj _set_neg _dispatch_key_set _has_storage _meta_in_tls_dispatch_include _dump_local_tls_set _storage_address _data_address _is_cow_tensor _select_batch_norm_backend _set_torch_function_state _get_torch_function_state TORCH_CUSTOM_TERMINATE torch.python.import _has_cudnn _has_cusparselt has_spectral _initCrashHandler _demangle _log_api_usage_once _log_api_usage_metadata vitals_enabled set_vital read_vitals init_num_threads _set_cached_tensors_enabled _add_cached_tensor _remove_cached_tensor _is_cached_tensor _storage_Use_Count has_openmp has_mkl _has_kleidiai has_lapack _has_eigen_sparse _WeakTensorRef _ConvBackend CudaDepthwise2d CudaDepthwise3d Cudnn CudnnTranspose MiopenDepthwise MiopenTranspose Mkldnn MkldnnEmpty NnpackSpatial Overrideable Slow2d Slow3d SlowDilated2d SlowDilated3d SlowTranspose2d SlowTranspose3d Winograd3x3Depthwise Xnnpack2d Mps MpsTranspose, bias_sizes _SDPAParams enable_gqa _SDPBackend MATH FLASH_ATTENTION EFFICIENT_ATTENTION CUDNN_ATTENTION OVERRIDEABLE _LinalgBackend Cusolver Magma _BlasBackend Cublas Cublaslt Ck _ScalingType Single scale per-tensor TensorWise Scale per-row of tensor RowWise BlockWise1x16 BlockWise1x32 BlockWise1x128 Scale per 128x128 tile BlockWise128x128 Supported scale swizzle types _SwizzleType No swizzling NO_SWIZZLE SWIZZLE_32_4_4 _ROCmFABackend AOTriton _has_cuda _has_magma _has_mps _has_xpu _has_mkldnn _has_mkldnn_acl _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI _get_tensor_metadata _set_tensor_metadata _BatchNormBackend Native DisableTorchFunctionSubclass _TorchFunctionState ENABLED SUBCLASSES_DISABLED ALL_DISABLED _disabled_torch_function_impl _disabled_torch_dispatch_impl _nativert _set_deterministic_algorithms _to_dlpack _to_dlpack_versioned THPModule_swap_tensor_impl THPModule_toDLPackImpl the  -th Tensor is not. torch._C _add_docstr _init_names _has_distributed _infer_size _abort _crash_if_csrc_asan _crash_if_csrc_ubsan _crash_if_vptr_ubsan _crash_if_aten_asan _crash_if_debug_asserts_fail _show_config _cxx_flags _parallel_info _get_cpu_capability _set_backcompat_keepdim_warn _get_backcompat_keepdim_warn get_num_threads set_num_threads get_num_interop_threads set_num_interop_threads _get_flash_sdp_enabled _set_sdp_priority_order _get_sdp_priority_order _set_sdp_use_flash _set_sdp_use_mem_efficient _get_math_sdp_enabled _set_sdp_use_math _get_overrideable_sdp_enabled _set_sdp_use_overrideable _get_cudnn_sdp_enabled _set_sdp_use_cudnn _get_cudnn_enabled _set_cudnn_enabled _get_mkldnn_enabled _set_mkldnn_enabled _get_cudnn_allow_tf32 _set_cudnn_allow_tf32 _get_onednn_allow_tf32 _set_onednn_allow_tf32 _get_cudnn_benchmark _set_cudnn_benchmark _get_miopen_immediate _set_miopen_immediate _get_cudnn_deterministic _set_cudnn_deterministic _get_mkldnn_deterministic _set_mkldnn_deterministic _get_deterministic_algorithms _get_nnpack_enabled _set_nnpack_enabled _get_warnAlways _set_warnAlways _warn_deprecation _get_cublas_allow_tf32 _set_cublas_allow_tf32 _get_float32_matmul_precision _set_float32_matmul_precision _vmapmode_increment_nesting _vmapmode_decrement_nesting _from_dlpack _torchDeviceToDLDevice _dlpack_exchange_api _get_cpp_backtrace _rename_privateuse1_backend _get_privateuse1_backend_name set_flush_denormal get_default_dtype _get_default_device _get_qengine _set_qengine _supported_qengines _is_xnnpack_enabled _will_engine_execute_node _current_graph_task_id _current_autograd_node _is_torch_function_enabled _has_torch_function _has_torch_function_unary _has_torch_function_variadic _ensureCUDADeviceGuardSet      torchDeviceToDLDevice: expected torch.device argument.  /pytorch/torch/csrc/Module.cpp  THPModule_torchDeviceToDLDevice Process %d crashed with signal %s (%d):
        Test message for TORCH_WARN_DEPRECATION initialization error - expected bytes/string object as shm_manager_path!        _current_graph_task_execution_order should only be called during the backward pass      THPModule_getCurrentGraphTaskExecutionOrder      doesn't correspond to a device /pytorch/c10/core/TensorOptions.h       expected a torch.Size as argument 1     expected a torch.Size as argument 2     set_backcompat_broadcast_warn expects a bool, but got   THPModule_setBackcompatBroadcastWarn    set_check_sparse_tensor_invariants expects a bool, but got      THPModule_setCheckSparseTensorInvariants        set_allow_fp16_accumulation_cublas expects a bool, but got      THPModule_setAllowFP16AccumulationCuBLAS        set_qengine expects an int, but got     flush_denormal expects a bool, but got  _rename_privateuse1_backend expects a str, but got      THModule_rename_privateuse1_backend     enabled must be a bool, but got         THPModule_set_warn_on_accumulate_grad_stream_mismatch   THPModule_set_display_vmap_fallback_warnings_mode       set_allow_fp16_reduction_cpu expects a bool, but got    THPModule_setAllowFP16ReductionCPU      set_allow_bf16_reduction_cublas expects a bool for allow_reduced_precision, but got     THPModule_setAllowBF16ReductionCuBLAS   set_allow_bf16_reduction_cublas expects a bool for allow_splitk, but got        set_allow_fp16_reduction_cublas expects a bool for allow_reduced_precision, but got     THPModule_setAllowFP16ReductionCuBLAS   set_allow_fp16_reduction_cublas expects a bool for allow_splitk, but got        set_float32_matmul_precision expects a str, but got     THPModule_setFloat32MatmulPrecision     set_backcompat_keepdim_warn expects a bool, but got     THPModule_setBackcompatKeepdimWarn      crash_if_debug_asserts_fail expects an int, but got     THPModule_crashIfDebugAssertsFail       set_allow_tf32_cublas expects a bool, but got   setWarnOnlyOnce expects a bool, but got         set_num_threads expects an int, but got         set_num_threads expects a positive integer      set_enabled_NNPACK expects a bool, but got      THPModule_setUserEnabledNNPACK  set_enabled_mkldnn expects a bool, but got      THPModule_setUserEnabledMkldnn  crash_if_aten_asan expects an int, but got      crash_if_csrc_asan expects an int, but got      THPModule_setDeterministicFillUninitializedMemory       set_deterministic_mkldnn expects a bool, but got        THPModule_setDeterministicMkldnn        set_sdp_use_overrideable expects a bool, but got        THPModule_setSDPUseOverrideable set_deterministic_cudnn expects a bool, but got         THPModule_setDeterministicCuDNN set_num_interop_threads expects an int, but got         THPModule_setNumInteropThreads  set_num_interop_threads expects a positive integer      set_immediate_miopen expects a bool, but got    set_benchmark_cudnn expects a bool, but got     set_sdp_use_cudnn expects a bool, but got %s    crash_if_csrc_ubsan expects an int, but got     _set_onednn_allow_tf32 expects a bool, but got  set_enabled_cudnn expects a bool, but got       set_sdp_use_math expects a bool, but got        THPModule_setAllowFP16BF16ReductionMathSDP      THPModule_setSDPUseMemEfficient _will_engine_execute_node expects an grad_fn, but got   THPModule_willEngineExecuteNode _get_should_execute_nodes should only be called during the backward pass        A leaf node was passed to _will_engine_execute_node but we are currently running autograd.grad(). This is currently not supported.      symbolizing C++ stack trace for exception; if this hangs, rerun with TORCH_DISABLE_ADDR2LINE=1...       vector::_M_range_check: __n (which is %zu) >= this->size() (which is %zu)       function '%s' already has a docstring   method '%s' already has a docstring     attribute '%s' already has a docstring  Type '%s' already has a docstring       don't know how to add docstring to type '%s'    expected __module__ to be a string      _valgrind_toggle_and_dump_stats _can_use_mem_efficient_attention        _set_rocm_fa_preferred_backend  _get_rocm_fa_preferred_backend  _construct_storage_from_data_pointer    _accelerator_hooks_device_count _accelerator_hooks_set_current_device   _accelerator_hooks_get_current_device   _accelerator_hooks_exchange_device      _accelerator_hooks_maybe_exchange_device        arg(): could not convert default argument into a Python object (type not registered yet?). #define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for more information.      _set_meta_in_tls_dispatch_include       _should_allow_numbers_as_tensors        _group_tensors_by_device_and_dtype      Gets the memory address of the Tensor's StorageImpl.    Gets the memory address of the Tensor's data pointer.   Checks if a tensor's data pointer is COW        _get_cudnn_batch_norm_reserve_space_size        
init_num_threads()

Initializes the number of parallel threads used on the current thread.

Call this whenever a new thread is created in order to propagate values from
:func:`torch.set_num_threads` onto the new thread.
   _conv_determine_backend_memory_format   An enum-like class that contains the different backends for scaled dot product attention.

... warning:: This class is in beta and subject to change.

This backend class is designed to be used with the sdpa_kernel context manager.See :func: torch.nn.attention.sdpa_kernel for more details.       Supported Tensor scaling types  Scale per 16 contiguous values  Scale per 32 contiguous values  Scale per 128 contiguous values Blackwell-stype 32x4x4 swizzle  pytorch: _C shared library re-initialized
      Expected THPVariable_Check(a_) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)     Expected THPVariable_Check(b_) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)     Expected no weakrefs to t1's Tensor object but got      Expected no weakrefs to t2's Tensor object but got      r.idx == 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Module.cpp":620, please report a bug to PyTorch.      dl_device must be either None or a tuple of ints        Expected !nested_tensorlist.empty() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)        /pytorch/aten/src/ATen/native/ForeachUtils.h    _group_tensors_by_first_tensors_device_and_dtype        Expected !nested_tensorlist[0].empty() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)     Expected std::all_of( nested_tensorlist.cbegin(), nested_tensorlist.cend(), [&](const auto& tensorlist) -> bool { return tensorlist.size() == num_tensors || tensorlist.size() == 0; }) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)    Tensors of the same index must be on the same device and the same dtype except `step` tensors that can be CPU and float32/64 notwithstanding    Tensors of the first list of nested Tensor lists are supposed to be defined but         _set_backcompat_broadcast_warn  _get_backcompat_broadcast_warn  _get_mem_efficient_sdp_enabled  _get_math_sdp_allow_fp16_bf16_reduction _set_math_sdp_allow_fp16_bf16_reduction _get_deterministic_algorithms_warn_only _get_deterministic_fill_uninitialized_memory    _set_deterministic_fill_uninitialized_memory    _get_cublas_allow_fp16_reduced_precision_reduction      _set_cublas_allow_fp16_reduced_precision_reduction      _get_cublas_allow_bf16_reduced_precision_reduction      _set_cublas_allow_bf16_reduced_precision_reduction      _get_cublas_allow_fp16_accumulation     _set_cublas_allow_fp16_accumulation     _get_cpu_allow_fp16_reduced_precision_reduction _set_cpu_allow_fp16_reduced_precision_reduction _debug_only_display_vmap_fallback_warnings      _debug_only_are_vmap_fallback_warnings_enabled  _set_warn_on_accumulate_grad_stream_mismatch    _warn_on_accumulate_grad_stream_mismatch        _set_check_sparse_tensor_invariants     _check_sparse_tensor_invariants _current_graph_task_execution_order     _is_default_mobile_cpu_allocator_set    _set_default_mobile_cpu_allocator       _unset_default_mobile_cpu_allocator     _is_torch_function_all_disabled THPUtils_unpackInt Overflow when unpacking long         zssss sssssssssssssssssssssssssssssssssssssssssss spshss sss0s@sPs`sssss ss spshss sss0s@sPs`sssss ss spshss sss0s@sPs`sssss ss spshss sss0s@sPs`sssss ss spshss sss0s@sPs`sssss ss spshss sss0s@sPs`sssss s / //~//p//i//Z/////////                                            *ZL23THPModule_initExtensionP7_objectS0_EUlvE_                  ({%}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor | None}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {bool}, {bool}) -> None            ({%}, {object}) -> None () -> % ({%}) -> None   ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {bool}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> %                                   ({torch.Tensor}, {bool}) -> @typing.SupportsInt@int@            ({torch.Tensor}) -> bool                                        ({torch.Tensor}) -> @typing.SupportsInt@int@                    ({torch.Tensor}) -> @typing.SupportsInt@int@                    ({@collections.abc.Sequence@list@[@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor | None]]}, {bool}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[tuple[torch.device, torch.dtype], tuple[@collections.abc.Sequence@list@[@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor | None]], @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]]]                  ({str}) -> bool         () -> None              () -> bool                      ({bool}) -> None                ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> str                         ({torch.Tensor}, {bool}) -> None                                ({torch.Tensor}, {bool}) -> None                                ({bool | None}) -> torch.device                                 ({@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@                                        ({@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@                        () -> @typing.SupportsInt@int@                  ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None            () -> @typing.SupportsInt@int@                  ({str}) -> bool                 ({str}) -> object               ({str}, {object}) -> None                       ({str}, {str}, {str}) -> str                    ({str}, {str}) -> str           ({@typing.SupportsInt@int@}, {torch.device}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.StorageBase                                   () -> @typing.SupportsInt@int@ | None                           ({@typing.SupportsInt@int@ | None}) -> None     () -> % ({%}) -> None   () -> % ({%}) -> None   () -> % ({%}) -> None           ({%}, {bool}) -> bool           ({%}, {bool}) -> bool           ({%}, {bool}) -> bool           () -> bool                      ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor | None}, {List[int]}, {List[int]}, {List[int]}, {bool}, {List[int]}, {Union[int, torch.SymInt]}, {@collections.abc.Sequence@list@[Union[int, torch.SymInt]] | None}) -> %        ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor | None}, {List[int]}, {List[int]}, {List[int]}, {bool}, {List[int]}, {Union[int, torch.SymInt]}) -> %            () -> None              () -> None              () -> bool                                      ({@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@                        ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> None                        ({bool}) -> None                () -> str                       ({str}, {str}, {str}) -> bool   pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        IntArrayRef contains an int that cannot be represented as a SymInt:     /pytorch/c10/core/SymIntArrayRef.h fromIntArrayRefSlow __file__ isComplexType(typeMetaToScalarType(dtype())) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/TensorImpl.h":1439, please report a bug to PyTorch.   ZeroTensor is not serializable,  please file an issue if required.      /pytorch/torch/csrc/jit/serialization/pickler_helper.h getTensorMetadata    &vvvvvLvvvvv|vLv4vvԇv|vcannot write to file collections.abc                        FN3c1012MemoryFormatERKN2at6TensorES4_NS1_6native11ConvBackendEE                                FSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEbSt4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_bEEERKN2at6TensorEE                          FvRKN2at6TensorESt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEbSt4hashIS9_ESt8equal_toIS9_ESaISt4pairIKS9_bEEEE FvvE                    FNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEPKcE       FvRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE       FvRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEERKSt3mapIS4_S4_St4lessIS4_ESaISt4pairIS5_S4_EEEE FbvE   N5torch3jit12JITExceptionE      13WeakTensorRef N2at6native11ConvBackendE       N3sdp10sdp_paramsE              N2at10SDPBackendE               N2at13LinalgBackendE            N2at11BlasBackendE              N2at4blas11ScalingTypeE         N2at4blas11SwizzleTypeE         N2at13ROCmFABackendE            N2at6native16BatchNormBackendE  N2at4impl26TorchFunctionDisabledStateE PFvvE                    PFNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEPKcE      PFvRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE      PFvRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEERKSt3mapIS4_S4_St4lessIS4_ESaISt4pairIS5_S4_EEEE PFbvE                 PFN3c1012MemoryFormatERKN2at6TensorES4_NS1_6native11ConvBackendEE                               PFSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEbSt4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_bEEERKN2at6TensorEE                         PFvRKN2at6TensorESt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEbSt4hashIS9_ESt8equal_toIS9_ESaISt4pairIKS9_bEEEE                        ({%}, 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"/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.h":80, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.h    pos != std::string::npos INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/PyInterpreter.cpp":977, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/PyInterpreter.cpp   expected != self_interpreter INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/PyHandleCache.h":64, please report a bug to PyTorch.  /pytorch/c10/core/PyHandleCache.h        trace hook execution failed:   StreamSynchronizationCallbacks  DeviceSynchronizationCallbacks  throw_abstract_impl_not_imported_error  PyObject_HasAttrString(tensor_obj, base_attr_name) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/PyInterpreter.cpp":681, please report a bug to PyTorch.       curr_buffer_size >= new_size INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/PyInterpreter.cpp":702, please report a bug to PyTorch.     isTensor() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h":445, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h    GIL must be held before you call parseIValuesToPyArgsKwargs     TensorImpl with nullptr is not supported        sym_strides must be a list or a tuple   Cannot call sizes on a tensor with symbolic shapes/strides      sym_size must be a list or a tuple      sizes must be a list or a tuple Cannot call strides on a tensor with symbolic shapes/strides    strides must be a list or a tuple       is_non_overlapping_and_dense returned invalid type      is_strides_like_format returned invalid type    is_contiguous returned invalid type  UInt Blob Uninitialized Quantizer Enum InvalidTag( Expected GenericList but got  toListRef ptr_or EventSynchronizationCallbacks fire_callbacks StreamCreationCallbacks MemoryDeallocationCallbacks MemoryAllocationCallbacks EventWaitCallbacks EventRecordCallbacks EventDeletionCallbacks EventCreationCallbacks __torch_dispatch__ torch._utils_internal get_set_cached_attr _dispatch_cache _get_dispatch unsafeToTensorImpl Python dispatcher torchDispatchFromTensorImpl sym_storage_offset torch.ops.aten sym_stride _sym_strides_capsule torch.ops.prim , expected Layout layout returned invalid type  _sym_sizes_capsule , expected int dim returned invalid type  is_non_overlapping_and_dense , expected bool is_strides_like_format is_strides_like sym_is_contiguous , expected Tensor detach returned invalid type  _backward_hooks                 uvYv=v!vvvvvvyv]vAv%v	vvvvvv}vavEv)vvvvv>vwCwwww_wwwQw{wmwwwwwwwwwwwww                    *N5torch6detail12_GLOBAL__N_127ConcretePyInterpreterVTableE     pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N3c104impl19PyInterpreterVTableE                N3c1011DispatchKeyE            PyInterpreterHooks      Key already registered with the same priority:  Higher priority item already registered, skipping registration of  %s
  FSt10unique_ptrIN3c104impl27PyInterpreterHooksInterfaceESt14default_deleteIS2_EENS1_22PyInterpreterHooksArgsEE                  N3c104impl27PyInterpreterHooksInterfaceE                        N5torch6detail18PyInterpreterHooksE                             PFSt10unique_ptrIN3c104impl27PyInterpreterHooksInterfaceESt14default_deleteIS2_EENS1_22PyInterpreterHooksArgsEE                 pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        expected None or string for Dimname but got     /pytorch/torch/csrc/python_dimname.cpp THPDimname_parse dimname::                       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                ? :;/5<'06!*=3%(17"+>9.4& )2$
8-#	,(O) ) to torch.Size THPSize_concat /pytorch/torch/csrc/Size.cpp torch.Size([ ]) THPSize_NewFromSymSizes can only concatenate tuple (not         JIT Tracing of SymInts isn't supported  torch.Size() takes an iterable of 'int' (item %zd is '%s')      pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        /pytorch/torch/csrc/Storage.cpp Expected !size_bytes_is_heap_allocated_ to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)    /pytorch/c10/core/StorageImpl.h _self->cdata.use_count() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Storage.cpp":98, please report a bug to PyTorch.   Creating a Storage subclass from a class that does not inherit from     Storage is not possible. Make sure your class inherits from Storage.    _storage.use_count() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Storage.cpp":59, please report a bug to PyTorch.       Cannot directly construct StorageBase; subclass it and then construct that      torch.UntypedStorage(*, int64_t allocator=None, Device device=None)     torch.UntypedStorage(int64_t size, *, int64_t allocator=None, Device device=None)       torch.UntypedStorage(PyObject* sequence, *, int64_t allocator=None, Device device=None) (): only one or neither of 'allocator' or 'device' can  (): Storage device not recognized:      (): Expected a sequence type, but got   (): Could not obtain the length of sequence of type     index {} out of range for storage of size {}    can't index a torch.UntypedStorage with %s Got a null Storage THPStorage_assertNotNull Failed to allocate a  THPStorage_New THPStorage_dealloc THPStorage_NewWithStorage THPStorage_pynew torch.UntypedStorage be given, but not both Could not parse real torch._C.StorageBase                                             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        !pointer INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/native/TensorFactories.h":149, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/aten/src/ATen/native/TensorFactories.h /pytorch/torch/csrc/StorageMethods.cpp  _byteswap(): arg must be an 'int'       elem_size must be 1, 2, 4, or 8 the length of data is not a multiple of         Attempted to call _write_file() on an invalid python storage.   _write_file: need to specify element size       _write_file couldn't retrieve a file descriptor from given object       Attempted to call fill_() on an invalid python storage. Attempted to call resize_() on an invalid python storage.       resize_ expects an int, but got         Attempted to access the data pointer on an invalid python storage.      _set_from_file: need to specify element size    _set_from_file: offset is NYI for filelike objects      _set_from_file couldn't retrieve a file descriptor from given object    _new_with_file takes exactly two arguments      _new_with_file couldn't retrieve a file descriptor from given object    _new_with_file: need to specify element size    given an invalid argument to _set_cdata - expected an int or long, but got      copy_(Storage src, bool? non_blocking=None)     Attempted to call copy_() on an invalid python storage. size does not match, self was   argument 'dtype' cannot be None argument 'dtype' must be of type torch.dtype    function missing required argument 'byte_order' (pos 2) invalid byte_order '%s' (expected 'big', 'little', or 'native') offset must be non-negative and no greater than buffer length ({}) , but got {} buffer size ({}) must be a multiple of element size ({})        buffer has only {} elements after offset {}, but specified a size of {} tuple of 1 item expected THPStorage_byteswap THPStorage_writeFile THPStorage_fill_ fill_ expects int, but got  THPStorage_resize_ THPStorage_dataPtr THPStorage_setFromFile Li seek THPStorage_newWithFile THPStorage__setCdata s|in THPStorage_copy_  bytes but src was   bytes byte_order O|snnO THPStorage_fromBuffer native Unknown ScalarType elementSize little Unknown type:  resizable _write_file _new_with_file _set_from_file _set_cdata _fix_weakref                                                              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        FvPvPKhbmE      PFvPvPKhbmE     Backend doesn't support getting device capabilities.    couldn't retrieve a shared file descriptor      /pytorch/torch/csrc/StorageSharing.cpp  THPStorage_bytesAsHandleString  _expired(): arg must be an 'int'        _free_weak_ref(): arg must be an 'int'  (bytes _ref_counter, int _ref_counter_offset)   _release_ipc_counter in CUDA mode       /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.h       _share_cuda_: only available on CUDA    Attempted to send CUDA tensor received from another process; this is not currently supported. Consider cloning before sending.  _new_with_weak_ptr(): arg must be an 'int'      a handle (string/bytes) and storage size (int)  _new_shared in file system mode (int device, bytes handle, int storage_size_bytes, int storage_offset_bytes, bytes _ref_counter, int _ref_counter_offset, bytes event_handle, bool event_sync_required) a file descriptor (int) and storage size (int)  _new_shared in file descriptor mode     could not duplicate a shared memory file descriptor     _share_filename_: only available on CPU ctx INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/StorageSharing.cpp":131, please report a bug to PyTorch.     _share_fd_: only available on CPU       ctx INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/StorageSharing.cpp":226, please report a bug to PyTorch.  THPStorage_sharedFd incorrect handle THPStorage_expired THPStorage_freeWeakRef tuple of 2 items expected THPStorage_releaseIPCCounter stream_synchronize THPStorage_shareCuda THPStorage_newWithWeakPtr tuple of 3 items expected THPStorage_newSharedFilename tuple of 8 items expected THPStorage_newSharedCuda _new_shared in CUDA mode c10::DeviceIndex THPStorage_newSharedFd THPStorage_shareFilename THPStorage_shareFd _new_with_weak_ptr _share_cuda_ _new_shared_cuda _release_ipc_counter_cuda _share_fd_cpu_ _new_shared_fd_cpu _new_using_fd_cpu _share_filename_cpu_ _new_shared_filename_cpu _new_using_filename_cpu _free_weak_ref _shared_decref _shared_incref _get_shared_fd is_shared  Expected stream_.device_type() == DeviceType::CUDA to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) /pytorch/c10/cuda/CUDAStream.h CUDAStream       /pytorch/c10/cuda/impl/CUDAGuardImpl.h  Both events must be recorded before calculating elapsed time. elapsedTime synchronizeDevice     Expected a CUDA device, but got  Event device index  createEvent         does not match recording stream's device index         CUDA event received unknown flag destroyEvent CUDA warning:  uncheckedSetDevice                         N3c104cuda4impl13CUDAGuardImplE pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        ctx_stream should be present on the context dict.       ctx_stream.get() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Stream.cpp":324, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/torch/csrc/Stream.cpp  ctx_device_index should be present on the context dict. ctx_device_index.get() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Stream.cpp":327, please report a bug to PyTorch.  Overflow when unpacking DeviceIndex     Stream's context should not be initialized.      does not match blocking stream's device type   Stream(Device device=None, *, int64_t priority=0)       Stream(int64_t stream_id, int64_t device_index, int64_t device_type, *, int64_t priority=0)     parse stream arg fails please check the usage:  _ctx_stream _ctx_device_index THPStream_exit THPUtils_unpackDeviceIndex THPStream_enter torch.Stream device_type= , device_index= , stream_id= parse record_event arg fails THPStream_record_event event must not be null THPStream_pynew torch.Stream wait_event wait_stream stream_id Event device type        does not match recording stream's device type  /pytorch/c10/core/impl/InlineEvent.h  ...               pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        torch.Event ipc is not supported yet, please open an issue if you need this!    Failed to allocate memory for Event     Parsing THPEvent_record arg fails       Parsing THPEvent_wait arg fails from_ipc_handle(Device device, std::string ipc_handle)  Event(Device device=None, *, bool enable_timing=False, bool blocking=False, bool interprocess=False) THPEvent_ipc_handle /pytorch/torch/csrc/Event.cpp torch.Event device_type= , event_flag= , event_id= THPEvent_new THPEvent_record THPEvent_wait THPEvent_from_ipc_handle THPEvent_pynew torch.Event elapsed_time event_id pybind11::        does not match other's device type     Both events must be created with argument 'enable_timing=True'. Both events must be completed before calculating elapsed time.                          pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 Not a type THPFInfo_pynew THPIInfo_pynew " not implemented for ' digits10 iinfo(min= , max= , dtype= lowest finfo(resolution= , min= , eps= , smallest_normal= , tiny= torch.iinfo bits torch.finfo smallest_normal tiny resolution    /pytorch/torch/csrc/TypeInfo.cpp        at::isFloatingType(scalar_type) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/TypeInfo.cpp":53, please report a bug to PyTorch.        torch.finfo() requires a floating point input type. Use torch.iinfo to handle '%s'      torch.iinfo() requires an integer input type. Use torch.finfo to handle '%s'    torch.bool is not supported by torch.iinfo      (=y(=y(=y/(=y(=y////(=y///////(=y(=y(=y(=y/////////////////(=y=y=yp=y/=yp=y////=y///////H=yH=yH=yH=y/////////////////H=y=yx=y=yؘ/x=y=yؘ/ؘ/ؘ/ؘ/x=yؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/=y=y=y=yؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/ؘ/=y0>y0>y0>y0>y0>y7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/7/0>y0>y0>yx?y?y?y?y?yC/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/C/x?yx?yx?y ?y>y?y=y>y>y@y@y@y@yAyE/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/E/Ay@y@y@@y@y0@y'?y@y@yHDyCyDy/CyDy////(Dy///////Cy8DyCyDy/////////////////`DyDypDyDyĞ/pDyDyĞ/Ğ/Ğ/Ğ/DyĞ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/@DyDy@DyDyĞ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Ğ/Dy(EyDyDy/DyDy////8Ey///////EyDyDyDy/////////////////Ey                          pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                finfo(ScalarTypeiinfo(ScalarTypeV瞯<ư>MbP?{Gz?             8      ?       ?      ?      ?       8                         |      n   G     @     G      @      |@      n@      G      <      >      P?      ?      ?Backend doesn't support elapsedTime.    Backend doesn't support synchronizing all streams on device.    Backend doesn't support synchronizing events.   Backend doesn't support acquiring a stream from pool. getStreamFromGlobalPool   Backend doesn't support acquiring a default stream.     Backend doesn't support maybeExchangeDevice()   /pytorch/aten/src/ATen/detail/AcceleratorHooksInterface.h       Backend doesn't support exchangeDevice()        Backend doesn't support getCurrentDevice() getCurrentDevice     Backend doesn't support setCurrentDevice() setCurrentDevice     classes related to custom accelerators  register_python_privateuseone_hook      register_python_privateuseone_device_guard      set_sizes_and_strides() called on tensor with symbolic shape    ) must match dimensionality of strides (        extra_meta_ && extra_meta_->symbolic_shape_meta_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/TensorImpl.h":1762, please report a bug to PyTorch.       numel: integer multiplication overflow _acc PrivateUse1Hooks has_primary_context is_built DeviceGuard type_ create_empty_tensor set_sizes_and_strides  set_sizes_and_strides dimensionality of sizes ( Stride calculation overflowed safe_compute_numel Error during initialization: multiple incompatible definitions with name " resizePrivateUse1Bytes getDefaultGenerator getDeviceFromPtr getPinnedMemoryAllocator isAvailable     ' is not an instance of 'function'      Tried to call pure virtual function "c10::impl::DeviceGuardImplInterface::type_"        Tried to call pure virtual function "at::PrivateUse1HooksInterface::has_primary_context"        Tried to call pure virtual function "at::PrivateUse1HooksInterface::is_built"   Tried to call pure virtual function "at::PrivateUse1HooksInterface::is_available"       FbRKN8pybind116objectEE         FN2at6TensorERKSt6vectorIlSaIlEEN3c1010ScalarTypeEE             N2at25AcceleratorHooksInterfaceE                                N2at25PrivateUse1HooksInterfaceE                N5torch3acc11PythonHooksE                       N5torch3acc17PythonDeviceGuardE N3c1010DeviceTypeE              PFbRKN8pybind116objectEE        PFN2at6TensorERKSt6vectorIlSaIlEEN3c1010ScalarTypeEE    ({%}) -> None   ({%}) -> None           ({@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {torch.dtype}) -> torch.Tensor                    ({object}) -> bool      ({%}) -> %      ({%}) -> bool                           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> bool                       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 OrderedTensorDict __len__ __getitem__ OrderedModuleDict ' is not defined operator[] Index   is out of bounds  /pytorch/torch/csrc/api/include/torch/ordered_dict.h    ' is not an instance of 'iterator' Expected device py_object_to_device  /pytorch/torch/csrc/api/include/torch/python.h Expected dtype py_object_to_dtype        Invalid return_value_policy for shared_ptr (take_ownership).    Invalid return_value_policy for shared_ptr (reference). zero_grad recurse named_parameters named_buffers remove_duplicate prefix memo named_modules named_children non_blocking dtype_or_device __iter__ __next__                       hz8zhzpzz8zzzzzzzzz        ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> OrderedModuleDictItem      ({%}, {str}) -> %               ({%}) -> collections.abc.Iterator[OrderedModuleDictItem]        ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> OrderedTensorDictItem      ({%}, {str}) -> torch.Tensor    ({%}) -> collections.abc.Iterator[OrderedTensorDictItem]        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N8pybind1114stop_iterationE     N5torch11OrderedDictINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEN2at6TensorEEE         N5torch11OrderedDictINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt10shared_ptrINS_2nn6ModuleEEEE                       N8pybind116detail14iterator_stateINS0_15iterator_accessIN9__gnu_cxx17__normal_iteratorIPKN5torch11OrderedDictINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEN2at6TensorEE4ItemESt6vectorISG_SaISG_EEEERSH_EELNS_19return_value_policyE6ESM_SM_SN_JEEE     N8pybind116detail14iterator_stateINS0_15iterator_accessIN9__gnu_cxx17__normal_iteratorIPKN5torch11OrderedDictINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt10shared_ptrINS5_2nn6ModuleEEE4ItemESt6vectorISI_SaISI_EEEERSJ_EELNS_19return_value_policyE6ESO_SO_SP_JEEE                  St15_Sp_counted_ptrIPN5torch2nn6ModuleELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE           ({%}) -> OrderedModuleDictItem  ({%}) -> %      ({%}) -> OrderedTensorDictItem  ({%}) -> %      ({%}) -> str    ({%}) -> str    ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}, {object}, {object}, {bool}) -> None                       ({%}, {object}, {bool}) -> None ({%}) -> %                      ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]                     ({%}, {object}, {str}, {bool}) -> %                             ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]     ({%}) -> %      ({%}, {bool}) -> %              ({%}, {bool}) -> @collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]  ({%}) -> %      ({%}, {bool}) -> %                              ({%}, {bool}) -> @collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]  ({%}) -> %      ({%}) -> None   ({%}) -> bool   ({%}) -> %      ({%}) -> None   ({%}, {bool}) -> None           ({%}, {str}) -> bool                            ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]                     ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[str]                   ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[OrderedModuleDictItem] ({%}, {str}) -> bool            ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]          ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[str]                   ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[OrderedTensorDictItem] p                           Cannot construct        /pytorch/torch/csrc/autograd/functions/init.cpp torch._C._functions AccumulateGrad NotImplemented DelayedError UndefinedGradBackward UndefinedGrad CopyBackwards SendRpcBackward CopySlices variable Requires two arguments, got        argument 'msg' must be a string argument 'num_inputs' must be an int Requires zero arguments, got                               N5torch8autograd14NotImplementedE                               St15_Sp_counted_ptrIPN5torch8autograd12DelayedErrorELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE              St15_Sp_counted_ptrIPN5torch8autograd13UndefinedGradELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                      !has_symbolic_sizes_strides_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/TensorGeometry.h":76, please report a bug to PyTorch.    /pytorch/aten/src/ATen/TensorGeometry.h !has_symbolic_sizes_strides_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/TensorGeometry.h":72, please report a bug to PyTorch.    !has_symbolic_sizes_strides_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/TensorGeometry.h":63, please report a bug to PyTorch.  get_autocast_ipu_dtype get_autocast_cpu_dtype get_autocast_xla_dtype get_autocast_gpu_dtype is_autocast_xla_enabled is_autocast_cpu_enabled is_autocast_ipu_enabled nothing enabled must be a bool (got  set_autocast_cache_enabled set_autocast_ipu_dtype set_autocast_ipu_enabled set_autocast_xla_dtype set_autocast_xla_enabled set_autocast_gpu_dtype set_autocast_cpu_dtype set_autocast_cpu_enabled getNumGPUs privateuseone is_autocast_enabled() kineto_available _supported_activities _unsafe_set_version_counter _enable_record_function _set_empty_test_observer _clear_callbacks _get_creation_meta _set_creation_meta _get_data_attr _register_py_class_for_device _set_autograd_fallback_mode _get_autograd_fallback_mode _activate_gpu_trace _set_view_replay_enabled _set_multithreading_enabled _set_grad_enabled tensors_len= , versions_len= get_stack_at(int64_t level) python_exit_dual_level Invalid sampling probability samplingProb register_hooks _DisableAutocast _DisableFuncTorch _EnablePreDispatch _EnablePythonDispatcher _EnableTorchFunction is_hidden_event is_async device_resource_id duration_ns torch._tensor torch.autograd torch.autograd.graph torch.nn.parameter TensorGeometry fwd_thread_id cpu_elapsed_us cuda_elapsed_us cpu_memory_usage cuda_memory_usage is_remote start_us MKLDNN OPENGL OPENCL IDEEP FPGA Metal CreationMeta IN_CUSTOM_FUNCTION MULTI_OUTPUT_NODE NO_GRAD_MODE INFERENCE_MODE _InputMetadata is_nested_tensor is_cpp_nested_tensor _KinetoEvent overload_name start_thread_id end_thread_id end_ns concrete_inputs kwinputs linked_correlation_id privateuse1_elapsed_us is_user_annotation _soft_assert_raises _get_sequence_nr _ProfilerResult trace_start_ns experimental_event_tree scopes _enable_profiler _disable_profiler _prepare_profiler _toggle_collection_dynamic _add_metadata_json _kineto_step _enable_profiler_legacy _ProfilerDisableOptions profiler_disable_options _disable_profiler_legacy _profiler_enabled _profiler_type _saved_tensors_hooks_enable fail_if_non_empty error_message _saved_tensors_hooks_disable _InferenceMode _RestorePythonTLSSnapshot _DisableTorchDispatch _DisablePythonDispatcher SavedTensor _mode_key Attempted to unset  THPModule_increment_version is_grad_enabled _set_fwd_grad_enabled _any_requires_grad _is_fwd_grad_enabled is_inference_mode_enabled set_autocast_enabled is_autocast_enabled set_autocast_dtype get_autocast_dtype _is_any_autocast_enabled _is_autocast_available clear_autocast_cache autocast_increment_nesting autocast_decrement_nesting is_autocast_cache_enabled set_anomaly_enabled is_anomaly_enabled is_anomaly_check_nan_enabled _is_multithreading_enabled _is_view_replay_enabled _set_graph_exec_group _get_graph_exec_group _enter_dual_level _push_on_torch_function_stack _pop_torch_function_stack _get_function_stack_at _len_torch_function_stack _push_on_torch_dispatch_stack _pop_torch_dispatch_stack _get_dispatch_stack_at _len_torch_dispatch_stack _set_dispatch_mode _get_dispatch_mode _unset_dispatch_mode      /pytorch/torch/csrc/autograd/init.cpp   torch.get_autocast_ipu_dtype() is deprecated. Please use torch.get_autocast_dtype('ipu') instead.       torch.get_autocast_cpu_dtype() is deprecated. Please use torch.get_autocast_dtype('cpu') instead.       torch.get_autocast_xla_dtype() is deprecated. Please use torch.get_autocast_dtype('xla') instead.       torch.get_autocast_gpu_dtype() is deprecated. Please use torch.get_autocast_dtype('cuda') instead.      torch.is_autocast_xla_enabled() is deprecated. Please use torch.is_autocast_enabled('xla') instead.     torch.is_autocast_cpu_enabled() is deprecated. Please use torch.is_autocast_enabled('cpu') instead.     torch.is_autocast_ipu_enabled() is deprecated. Please use torch.is_autocast_enabled('ipu') instead.     Trying to create a SavedTensor object from Python is forbidden. Unsupported AutogradFallbackMode:       false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/init.cpp":545, please report a bug to PyTorch.    dtype must be a torch.dtype (got        torch.set_autocast_ipu_dtype(dtype) is deprecated. Please use torch.set_autocast_dtype('ipu', dtype) instead.   torch.set_autocast_ipu_enabled(enabled) is deprecated. Please use torch.set_autocast_enabled('ipu', enabled) instead.   torch.set_autocast_xla_dtype(dtype) is deprecated. Please use torch.set_autocast_dtype('xla', dtype) instead.   torch.set_autocast_xla_enabled(enabled) is deprecated. Please use torch.set_autocast_enabled('xla', enabled) instead.   torch.set_autocast_gpu_dtype(dtype) is deprecated. Please use torch.set_autocast_dtype('cuda', dtype) instead.  torch.set_autocast_cpu_dtype(dtype) is deprecated. Please use torch.set_autocast_dtype('cpu', dtype) instead.   torch.set_autocast_cpu_enabled(enabled) is deprecated. Please use torch.set_autocast_enabled('cpu', enabled) instead.   set_autocast_dtype(std::string_view device_type, ScalarType dtype)      Unsupported AutogradFallbackMode        false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/init.cpp":557, please report a bug to PyTorch.    Enabling both CUDA and HIP in ATen is not supported, as HIP masquerades to be CUDA (e.g., when you say CUDA, on a HIP build of ATen, this actually means HIP.  Rebuild PyTorch with one or the other disabled.  _is_autocast_available(std::string_view device_type)    get_autocast_dtype(std::string_view device_type)        is_autocast_enabled(std::string_view device_type)       _record_function_with_args_enter        _record_function_with_args_exit _push_saved_tensors_default_hooks       _pop_saved_tensors_default_hooks        _top_saved_tensors_default_hooks        _get_current_graph_task_keep_graph      set_view_replay_enabled(bool enabled)   set_multithreading_enabled(bool enabled)        set_anomaly_enabled(bool enabled, bool check_nan=True)  set_autocast_enabled(std::string_view device_type, bool enabled)        set_autocast_enabled(bool enabled)      set_grad_enabled(bool enabled)  Tried to call torch.autograd._unsafe_set_version() on a tensor that does not have a version counter. Was it created in inference mode?  Cannot set a version_counter to a value below 0:        exit_dual_level(int64_t level)  Dual level must be a positive number.   /pytorch/aten/src/ATen/record_function.h        _saved_tensors_hooks_is_enabled _saved_tensors_hooks_set_tracing        _saved_tensors_hooks_get_disabled_error_message Expected arg != (&_Py_NoneStruct) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)  Expected mode != (&_Py_NoneStruct) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) set_dispatch_mode() called with a mode that does not contain a _mode_key attribute!     , but there wasn't one active.  Expected meta != nullptr to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)   creation_meta can only exist for backward views.        opt.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/init.cpp":601, please report a bug to PyTorch.  raw != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/init.cpp":605, please report a bug to PyTorch.   increment_version expect a Iterable[Tensor] as input    increment_version expects each element of the iterable to be a tensor   _any_output_is_alias_to_input_or_output _is_torch_function_mode_enabled memory_alloc unknown event kind kindStr /pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_legacy.h  ' is not an instance of 'iterable'      Tried to get the type from an InferredType but the type is null.        type_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/jit_type.h":2408, please report a bug to PyTorch.  /pytorch/aten/src/ATen/core/jit_type.h Reason:  ArrayRef: invalid index Index =  ; Length =  /pytorch/c10/util/ArrayRef.h       type with contained types did not overload createWithContained:         /pytorch/aten/src/ATen/core/jit_type_base.h createWithContained Await[ Await(  with None type Can not create  SingleElementType torch.jit RecursiveScriptClass  ', only int, float, complex, Tensor, device and string keys are supported       Cannot create dict for key type ' create        constexpr c10::c10_string_view c10::util::detail::fully_qualified_type_name_impl() [with T = torch::autograd::profiler::PythonRecordFunction; c10::c10_string_view = c10::basic_string_view<char>]      Trying to instantiate a class that isn't a registered custom class:  GenericList Expected Object but got  toObject toCustomClass toCapsule      isObject() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":137, please report a bug to PyTorch.    Tried to cast IValue to custom class but it did not contain a custom class!     isCapsule() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":229, please report a bug to PyTorch.   W}}}}}}}}}}t}S}2}}}}}c}B}!}} }}}}|}[}:}smart_holder_from_unique_ptr: unexpected smart_holder.is_disowned failure.      smart_holder::reset_vptr_deleter_armed_flag() called in an invalid context.     Invalid unique_ptr: another instance owns this pointer already. _c      smart_holder_type_casters load_as_shared_ptr failure: not implemented: trampoline-self-life-support for external shared_ptr to type inheriting from std::enable_shared_from_this.       smart_holder_type_casters: load_as_shared_ptr failure: internal inconsistency. __class__ torch.jit.annotations try_ann_to_type inspect isclass torch.jit._state _get_script_class torch._jit_internal can_compile_class torch.jit._script _recursive_compile_class _ivalue torch._awaits _Await _ivalue_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/api/object.h":38, please report a bug to PyTorch.   /pytorch/torch/csrc/jit/api/object.h    Cannot infer type of ScriptModule       Cannot infer concrete type of torch.nn.Module   !type_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/jit_type.h":2419, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/python/pybind_utils.h reason Tracer cannot infer type of  
: toTypeInferredIValue are supported         Dictionary inputs must have entries     Dictionary inputs to traced functions must have consistent type. Found  List trace inputs must have elements    Could not infer type of list element:   List inputs to traced functions must have consistent element type. Found        Only tuple, list, or dict (possibly nested) of primitive types (bool, float, int, complex)      as inputs or outputs of traced functions        , but instead got value of type         Only tensors and (possibly nested) tuples of tensors, lists, or dicts   FvRKN5torch8profiler4impl14ProfilerConfigERKSt3setINS1_12ActivityTypeESt4lessIS6_ESaIS6_EERKSt13unordered_setIN2at11RecordScopeESt4hashISF_ESt8equal_toISF_ESaISF_EEE                           FSt10unique_ptrIN5torch8autograd8profiler14ProfilerResultESt14default_deleteIS3_EEvE            FvRKN5torch8profiler4impl14ProfilerConfigERKSt3setINS1_12ActivityTypeESt4lessIS6_ESaIS6_EEE     FvbRKSt3setIN5torch8profiler4impl12ActivityTypeESt4lessIS3_ESaIS3_EEE                           FvRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEES6_E    FvRKN5torch8profiler4impl14ProfilerConfigEE                     FSt6vectorIS_IN5torch8autograd8profiler11LegacyEventESaIS3_EESaIS5_EESt8optionalINS2_22ProfilerDisableOptionsEEE                St23enable_shared_from_thisIN3c1010SharedTypeEE                 FN5torch8profiler4impl18ActiveProfilerTypeEvE                   FvRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEbE FbbE FRKSt8optionalINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEEvE                          St23enable_shared_from_thisIN5torch3jit18PythonAwaitWrapperEE   FvSt8optionalIbEE FmvE          St23enable_shared_from_thisIN5torch8profiler4impl6ResultEE      N3c1010SharedTypeE              N5torch17CustomClassHolderE     N3c106detail8DictImplE          N3c1017SingleElementTypeILNS_8TypeKindE6ENS_8ListTypeEEE        N3c1017SingleElementTypeILNS_8TypeKindE12ENS_9AwaitTypeEEE      N3c109AwaitTypeE                N3c106ivalue6ObjectE            N5torch8autograd8profiler20PythonRecordFunctionE                N5torch3jit17StrongFunctionPtrE N5torch3jit6ObjectE             N5torch11distributed3rpc6PyRRefE                N2at14TensorGeometryE                           N5torch8autograd8profiler11LegacyEventE                         N5torch8autograd12CreationMetaE N5torch8autograd13InputMetadataE                                N5torch8autograd8profiler11KinetoEventE                         N5torch8autograd8profiler14ProfilerResultE                      N5torch8autograd8profiler22ProfilerDisableOptionsE              N3c1013intrusive_ptrIN5torch8autograd8profiler20PythonRecordFunctionENS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS4_EEEE     N5torch4impl28DeprecatedRAIIContextManagerIN3c1013InferenceModeEJbEEE                           N5torch4impl18RAIIContextManagerIN2at4impl24RestorePythonTLSSnapshotEJEEE                       N5torch4impl28DeprecatedRAIIContextManagerINS_20DisableTorchDispatchEJEEE                       *N5torch4impl28DeprecatedRAIIContextManagerIN12_GLOBAL__N_119EnableTorchFunctionEJEEE           *N5torch4impl28DeprecatedRAIIContextManagerIN12_GLOBAL__N_122EnablePythonDispatcherEJEEE        *N5torch4impl18RAIIContextManagerIN12_GLOBAL__N_117EnablePreDispatchEJEEE                       *N5torch4impl28DeprecatedRAIIContextManagerIN12_GLOBAL__N_116DisableFuncTorchEJEEE              *N5torch4impl18RAIIContextManagerIN12_GLOBAL__N_115DisableAutocastEJEEE                         *ZN5torch8autogradL17any_requires_gradEP7_objectS2_S2_EUlRN2at6TensorEE_                        *ZN5torch8autogradL38any_output_is_alias_to_input_or_outputEP7_objectS2_EUlRN2at6TensorEE_      *ZN5torch8autogradL38any_output_is_alias_to_input_or_outputEP7_objectS2_EUlRN2at6TensorEE0_     ({%}) 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instance toTensorMetadata torch.cuda.memory _dump_snapshot _record_memory_history_impl interpreter_ torch.optim Optimizer _optimizer_step_code __code__ __call__ restart lock_returned ~PythonTracer set_class param_groups Duplicate key:  torch.profiler.python_tracer _prefix_regex E == EventType::PyCall gc_event_callback TraceContext Python tracer TLS     Argument passed to at() was not in the map.     THPVariable_CheckExact(self) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":339, please report a bug to PyTorch.  /pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp        Expected PyType_Ready(&torch::profiler::impl::TraceContextType) == 0 to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)       interpreter_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":971, please report a bug to PyTorch.  PyCode_Check(res) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":92, please report a bug to PyTorch.      PyCode_Check(res) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":77, please report a bug to PyTorch.      There is already an active Python tracer. Refusing to register profile functions.       Failed to return python tracer lock.    lock_returned INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":1156, please report a bug to PyTorch.        `PythonTracer::stop()` was not called.  code.get() == getCode<C>() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":324, please report a bug to PyTorch.    back != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":1218, please report a bug to PyTorch.      back != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":1230, please report a bug to PyTorch.      Expected queue_ != nullptr to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) PyThreadState_Get returned NULL frame_refcount >= 2 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":1059, please report a bug to PyTorch.  !caller.module_info_.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":292, please report a bug to PyTorch.      inserted.second INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":1314, please report a bug to PyTorch.      cache.location_.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":415, please report a bug to PyTorch.   load<torch::profiler::impl::<unnamed>::PyModuleCall>    Python replay stack is empty during pop operation! May result in incorrect stack tracing.       E == EventType::PyCall INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/profiler_python.cpp":1394, please report a bug to PyTorch.       std::visit: variant is valueless        std::get: variant is valueless  std::get: wrong index for variant   4==T4 Hpyy Pp            St18bad_variant_access          N5torch8profiler4impl13python_tracer16PythonTracerBaseE         N5torch8profiler4impl13python_tracer22PythonMemoryTracerBaseE   *N5torch8profiler4impl12_GLOBAL__N_112PythonTracerE             *N5torch8profiler4impl12_GLOBAL__N_118PythonMemoryTracerE       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                St23_Sp_counted_ptr_inplaceINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE             St15_Sp_counted_ptrIPN5torch8profiler4impl6ResultELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE  ?    /pytorch/torch/csrc/autograd/python_anomaly_mode.cpp    No forward pass information available. Enable detect anomaly during forward pass for more information.  Traceback of forward call that caused the error:
       Previous calculation was induced by     . Traceback of forward call that induced the previous calculation:
     Anomaly metadata is not a python dictionary. _print_stack Error detected in  torch.fx.traceback format_stack traceback_ parent_ N5torch8autograd17PyAnomalyMetadataE                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        pack_hook.ptr(getPyInterpreter()) != nullptr && unpack_hook.ptr(getPyInterpreter()) != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_saved_variable_hooks.cpp":80, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/autograd/python_saved_variable_hooks.cpp    Output of saved tensor unpack_hook expected to be a Tensor but got result of type  pop_hooks call_unpack_hook                           N5torch8autograd18SavedVariableHooksE                           N5torch8autograd20PySavedVariableHooksE                         pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        Unable to instantiate PyTypeObject for  /pytorch/torch/csrc/autograd/python_cpp_function.cpp    _register_hook_dict expected a variable keyword arguments are not supported     expected %d arguments, got %d instead _initFunctionPyTypeObject CppFunction _register_hook argument %d is not a Variable _register_hook_dict register_prehook _set_sequence_nr          ȋȋ؋    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch8autograd15FunctionPreHookE                              N5torch8autograd16FunctionPostHookE     unable to set pthread_atfork handler    /pytorch/torch/csrc/autograd/python_engine.cpp  GradientEdge's first object must be an autograd.graph.Node but got      !PyErr_Occurred() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Exceptions.h":203, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/Exceptions.h        Py_REFCNT(value) > 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/Exceptions.h":211, please report a bug to PyTorch.  The autograd engine was called while holding the GIL. If you are using the C++ API, the autograd engine is an expensive operation that does not require the GIL to be held so you should release it with 'pybind11::gil_scoped_release no_gil;'. If you are not using the C++ API, please report a bug to the pytorch team.     tensors argument is expected to be a tuple, but got     grad_tensors argument is expected to be a tuple, but got        backward() called inside torch.vmap. This is not supported, please call backward() outside torch.vmap or instead use torch.autograd.grad inside torch.vmap      torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs) called inside        torch.vmap. We do not support the case where any outputs are     is being vmapped over). Please call autograd.grad() outside torch.vmap or file a bug report with your use case.         of tensors tuple is neither a Tensor nor a GradientEdge         of tensors does not require grad and does not have a grad_fn   Autograd was passed a named grad tensor with dims       . Autograd does not yet support named tensor semantics, so all names    will be ignored. In practice all computed gradients will still be correct according to regular tensor semantics.         of gradients tuple is not a Tensor or None      of gradients tuple is None, but the corresponding output is a GradientEdge.This is not supported.       of gradients tuple is None, but the corresponding Tensor requires grad inputs to run_backward must be a tuple  torch.vmap. We do not support the case where any inputs are     One of the differentiated Tensors does not require grad all inputs have to be Tensors or GradientEdges, but got         One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True if this is the desired behavior. THPEngine_initModule _ImperativeEngine parseGradientEdge build_message python_error strict execute grad_tensors keep_graph create_graph allow_unreachable OObb|Obb THPEngine_run_backward  tensors and   gradients vmapped tensors (output  vmapped tensors (input  torch._C._EngineBase queue_callback is_checkpoint_valid                *ZL24THPEngine_queue_callbackP7_objectS0_EUlS0_E_               *ZL24THPEngine_queue_callbackP7_objectS0_EUlvE_                 *St19_Sp_counted_deleterIP7_objectZL24THPEngine_queue_callbackS1_S1_EUlS1_E_SaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                 pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch8autograd6python12PythonEngineE                          St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch8autograd8IdentityESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE       self->compiled_autograd_backward_state == nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_function.cpp":1567, please report a bug to PyTorch.    /pytorch/torch/csrc/autograd/python_function.cpp        THPFunction_set_compiled_autograd_backward_state        set_materialize_non_diff_grads  You attempted to access the anomaly metadata of a custom autograd function but the underlying PyNode has already been deallocated.  The most likely reason this occurred is because you assigned x.grad_fn to a local variable and then let the original variable get deallocated.  Don't do that!  If you really have no way of restructuring your code so this is the case, please file an issue reporting that you are affected by this.     ' is invalid for this instance of _C._FunctionBase. Accessing this attribute directly on an instance of autograd.Function is a legacy access pattern that is no longer supported. For examples on how to use new‑style autograd functions, see https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.autograd.Function  _register_hook_dict expected a Tensor   THPFunction__register_hook_dict name.is_attr() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":931, please report a bug to PyTorch.         name.is_attr() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":944, please report a bug to PyTorch.         name.is_attr() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":970, please report a bug to PyTorch.         cur INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/graph_node_list.h":75, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/torch/csrc/jit/ir/graph_node_list.h    prev() == nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":996, please report a bug to PyTorch.      insert_before_->inBlockList() && "insert point node is no longer in a block list" INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":1395, please report a bug to PyTorch.     saved_for INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_function.cpp":112, please report a bug to PyTorch.     'saved_variables' is deprecated; use 'saved_tensors'    self->cdata.expired() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_function.cpp":513, please report a bug to PyTorch.         _compiled_autograd_key should return tuple of ints      size > 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_function.cpp":330, please report a bug to PyTorch.       returned a gradient different than None at position    , but the corresponding forward input was not a Variable        expected Variable or None (got   returned an incorrect number of gradients (expected    is_variable_input.size() >= input_infos.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_function.cpp":218, please report a bug to PyTorch.        it != compiler.pynode_objs.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":791, please report a bug to PyTorch.        sym_sizes_index < sym_sizes.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":774, please report a bug to PyTorch.      it != this->end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":1036, please report a bug to PyTorch.      autograd internal error: non_differentiable attribute is expected to be a tuple but is  mark_non_differentiable only accepts variable arguments, but got        autograd internal error: dirty_tensors attribute is expected to be a tuple but is       mark_dirty can only accept variables, but argument      Cannot update a node's topological_nr after it already has a parent. If we allow this, we can no longer guarantee that a parent's topo_nr is always greater than those of all its children      !has_parent_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/function.h":284, please report a bug to PyTorch.   /pytorch/torch/csrc/autograd/function.h autograd internal error: saved_for_forward attribute is expected to be a tuple but is   autograd internal error: to_save attribute is expected to be a tuple but is     save_for_backward can only save variables, but argument {} is of type {}        outputs_.size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":507, please report a bug to PyTorch.   type INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":1500, please report a bug to PyTorch.  torch.onnx._internal.torchscript_exporter._globals      type_ != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":198, please report a bug to PyTorch.       _get_compiled_autograd_symints  _compiled_autograd_backward_state (bool) set_pure_view set_materialize_grads unordered_map::at THPFunction_metadata Attribute ' check_legacy_fn_attr_access _forward_cls _aot_id is_traceable THPFunction_raw_saved_tensors setAttr getAttr operator++ inBlockList insertNode unpack_saved_variables THPFunction_dealloc _compiled_autograd_key compiled_args key must be positive to_variable_list apply_with_saved_impl retrieve_pynode_objs OOOiOO proxy_call_backward next_sym_size missing before()) restore  is of type  apply_jvp ) for grad output  _backward_cls setup_context update_topological_nr torch.autograd.function _SingleLevelFunction _get_tensors_to_save setType torch.onnx.__init__ is_in_onnx_export GLOBALS autograd_inlining torch._C._FunctionBase maybe_clear_saved_tensors non_differentiable dirty_tensors saved_for_forward needs_input_grad _is_pure_view _materialize_non_diff_grads required keyword attribute ' ' is undefined ' has the wrong type name.is_attr() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":958, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h findAttr        /pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h  xPxP                AAABAAA                            *ZN5torch8autograd6PyNode21apply_with_saved_implERKSt6vectorIN2at6TensorESaIS4_EERKNS_6dynamo8autograd18SwapSavedVariablesEEUlRKS4_E_                           *ZL13_wrap_outputsRKSt10shared_ptrIN5torch8autograd6PyNodeEEP11THPFunctionRKSt6vectorIN2at6TensorESaISA_EEP7_objectSG_bRKSt13unordered_setIPN3c1010TensorImplESt4hashISK_ESt8equal_toISK_ESaISK_EEEUlSC_SC_E_                   *ZL13_wrap_outputsRKSt10shared_ptrIN5torch8autograd6PyNodeEEP11THPFunctionRKSt6vectorIN2at6TensorESaISA_EEP7_objectSG_bRKSt13unordered_setIPN3c1010TensorImplESt4hashISK_ESt8equal_toISK_ESaISK_EEEUlRKSA_E_                    *ZN12_GLOBAL__N_116_append_subgraphEPN5torch3jit4NodeEPNS1_5GraphESt6vectorIPNS1_5ValueESaIS8_EEbEUlS8_E_                       *ZN12_GLOBAL__N_125THPFunction_saved_tensorsEP11THPFunctionPvEUlRKN2at6TensorEE_                *ZN12_GLOBAL__N_127THPFunction_saved_variablesEP11THPFunctionPvEUlRKN2at6TensorEE_              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        it2 != _saved_variables_proxies.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":249, please report a bug to PyTorch.   arg.proxy_tensor.defined() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":824, please report a bug to PyTorch.  before      create && inputs.size() == _next_id - 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":232, please report a bug to PyTorch.                 PFvPN5torch8autograd4NodeEE     N5torch8autograd6PyNodeE        N5torch3jit14AttributeValueE    N5torch3jit16IRAttributeErrorE                  N5torch3jit20ScalarAttributeValueINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEELNS0_13AttributeKindE6EEE                 N5torch3jit20ScalarAttributeValueIlLNS0_13AttributeKindE4EEE    St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit5GraphESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE               St19_Sp_counted_deleterIPN5torch8autograd6PyNodeEPFvPNS1_4NodeEESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE post_acc_grad_hook hook ' , but expected  check_result check_single_result expected variable but got  unwrap_variables      expected Variable, but hook returned '%s'       expected tuple, but hook returned '%s'  ' has returned an incorrect number of values (got       /pytorch/torch/csrc/autograd/python_hook.cpp    can't replace a None gradient with a non-None value     Tensor post accumulate grad hooks should return None.                   N5torch8autograd22PostAccumulateGradHookE                       N5torch8autograd23PyFunctionTensorPreHookE                      N5torch8autograd17PyFunctionPreHookE                            N5torch8autograd18PyFunctionPostHookE                           N5torch8autograd32PyFunctionTensorPostAccGradHooksE             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.        /pytorch/torch/csrc/autograd/python_legacy_variable.cpp Variable can't be volatile and require_grad at the same time!   _grad_fn has to be a Function object or None, but got   Variable data has to be a tensor, but got       _grad_fn argument to legacy Variable constructor is no longer supported.  Instead, please invoke your _grad_fn to produce a variable with it as the _grad_fn. volatile |ObbOz THPVariable_pynew  to a unique layout. Cannot map DispatchKey  dispatchKeyToLayout torch._C._LegacyVariableBase   }}}} ~}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} ~}p} }} }0}}}P}`}}@}}}}} ~}p} }} }0}}}P}`}}@}}}}} ~}p} }} }0}}}P}`}}@}}}}} ~}p} }} }0}}}P}`}}@}}}}} ~}p} }} }0}}}P}`}}@}}}}} ~}p} }} }0}}}P}`}}@}}}}pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        nested_tensor(PyObject* data, *, ScalarType dtype=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False) torch.nested.nested_tensor                pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 gatherTorchFunctions _VariableFunctionsClass _VariableFunctions _functionalize_is_symbolic _functionalize_sync _functionalize_commit_update _functionalize_replace _is_functional_tensor_base reapply_views _functionalize_unsafe_set _is_functional_tensor _to_functional_tensor _from_functional_tensor _freeze_functional_tensor _enable_functionalization _disable_functionalization _mirror_autograd_meta_to torch.from_numpy torch.tensor torch.sparse_bsc_tensor torch.sparse_bsr_tensor torch.sparse_csc_tensor torch.sparse_csr_tensor torch.sparse_coo_tensor THPVariable_frombuffer torch.as_tensor numel(Tensor input) get_device(Tensor input) THPVariable_nonzero saddmm dsmm hsmm asarray sparse_compressed_tensor      multiple layers of mode-style functionalization nesting is not currently supported, outside of the functionalize() transform    false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":772, please report a bug to PyTorch.   /pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp  Failed to create function alias from    it != torch_functions.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":521, please report a bug to PyTorch.     _functionalize_are_all_mutations_under_no_grad_or_inference_mode        _functionalize_was_inductor_storage_resized     _functionalize_inductor_storage_resized_counter _functionalize_are_all_mutations_hidden_from_autograd   _functionalize_mark_mutation_hidden_from_autograd       _functionalize_is_multi_output_view     _functionalize_enable_reapply_views     _functionalize_has_metadata_mutation    _functionalize_has_data_mutation        _functionalize_mutation_counter _functionalize_get_storage_size _functionalize_mark_storage_changed     _functionalize_was_storage_changed      _functionalize_storage_changed_counter  tensor(PyObject* data, *, ScalarType dtype=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, DimnameList? names=None) sparse_bsc_tensor(PyObject* ccol_indices, PyObject* row_indices, PyObject* values, IntArrayRef size, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)   sparse_bsc_tensor(PyObject* ccol_indices, PyObject* row_indices, PyObject* values, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)     sparse_bsr_tensor(PyObject* crow_indices, PyObject* col_indices, PyObject* values, IntArrayRef size, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)   sparse_bsr_tensor(PyObject* crow_indices, PyObject* col_indices, PyObject* values, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)     sparse_csc_tensor(PyObject* ccol_indices, PyObject* row_indices, PyObject* values, IntArrayRef size, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)   sparse_csc_tensor(PyObject* ccol_indices, PyObject* row_indices, PyObject* values, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)     sparse_csr_tensor(PyObject* crow_indices, PyObject* col_indices, PyObject* values, IntArrayRef size, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)   sparse_csr_tensor(PyObject* crow_indices, PyObject* col_indices, PyObject* values, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)     sparse_compressed_tensor(PyObject* compressed_indices, PyObject* plain_indices, PyObject* values, IntArrayRef size, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)    sparse_compressed_tensor(PyObject* compressed_indices, PyObject* plain_indices, PyObject* values, *, ScalarType dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)      torch.sparse_compressed_tensor  sparse_coo_tensor(PyObject* indices, PyObject* values, *, ScalarType dtype=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None, bool is_coalesced=None)      sparse_coo_tensor(PyObject* indices, PyObject* values, IntArrayRef size, *, ScalarType dtype=None, Device? device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None, bool is_coalesced=None)    sparse_coo_tensor(IntArrayRef size, *, ScalarType dtype=None, Device? device=None, bool requires_grad=False, bool check_invariants=None)        frombuffer(PyObject* buffer, *, ScalarType dtype, int64_t count=-1, int64_t offset=0, bool requires_grad=False) object does not implement Python buffer protocol.       as_tensor(PyObject* data, *, ScalarType dtype=None, Device? device=None)        asarray(PyObject* obj, *, ScalarType? dtype=None, Device? device=None, bool? copy=None, bool requires_grad=False)       at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":726, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":720, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":715, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":707, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":701, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":696, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":689, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":673, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":669, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":657, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":653, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":648, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":643, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":635, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":627, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":619, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":612, please report a bug to PyTorch.      Cannot backprop through mirrored meta, file a bug in PyTorch    at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(t) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":662, please report a bug to PyTorch.      !at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(o) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp":664, please report a bug to PyTorch.     range(Scalar start, Scalar end, Scalar step=1, *, Tensor out=None, ScalarType dtype=None, Layout layout=torch.strided, Device device=None, bool requires_grad=False)    torch.range is deprecated and will be removed in a future release because its behavior is inconsistent with Python's range builtin. Instead, use torch.arange, which produces values in [start, end).   nonzero(Tensor input, *, bool as_tuple=False, Tensor out=None)  nonzero does not support the out kwarg when as_tuple is True    torch._C._VariableFunctionsClass        /pytorch/aten/src/ATen/native/Resize.h   are out of bounds for storage of size  setStorage: sizes  , strides  , storage offset  , and itemsize   requiring a storage size of  checkInBoundsForStorage unequal size length ( ) and stride length ( checkSetStorage set_storage  set_storage_keep_dtype   Tensor: invalid storage offset  storage INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/native/Resize.h":166, please report a bug to PyTorch.         result.storage() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/native/Resize.h":167, please report a bug to PyTorch.        Attempted to set the storage of a tensor on device "    " to a storage on different device "    ".  This is no longer allowed; the devices must match. set_history Autograd not support dtype:  Expected grad_fn != nullptr to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)        /pytorch/torch/csrc/autograd/functions/utils.h  PD8, th\xl`TKB90'St19_Sp_counted_deleterIPN5torch8autograd5ErrorEPFvPNS1_4NodeEESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                                              ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}) -> None                () -> None              ({bool}) -> None                ({torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> torch.Tensor                                ({torch.Tensor}) -> torch.Tensor                ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> @typing.SupportsInt@int@                    ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}, {bool}) -> Union[int, torch.SymInt]            ({torch.Tensor}) -> @typing.SupportsInt@int@                    ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> bool                        ({bool}) -> bool                ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> bool                        ({torch.Tensor}) -> bool                        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                                  FEEEEE|EdELE4EEEDDDDDtD\DDD4D$DDDCCC$F6WVWVWWW6WWTWVVVVVW4WW0000W00W00WWWWWtWdWTWDWpVX#0#0#0#0X#0#0W#0#0XWWWWWWWWfU.YZZZZXZZXZ^XhYYXhXYXOY=XX                    Xhh                                ({torch.Tensor}) -> typing_extensions.CapsuleType               ({typing_extensions.CapsuleType}) -> object                     Compute the global size and stride of a DTensor from the given local tensor.
The local size is multiplied by `world_size` per Sharding dim.
The local stride is multiplied by `world_size` per Sharding dim, as long as the
dimension is outside sharding dim.

For example, if we have a local tensor with size (4, 8, 2) and stride (16, 1, 8).
If the DTensor placements are [Shard(2)] and world_size is 2;
then the global size is (4, 8, 4) and stride is (16 * 2, 1, 8).

Args:
    tensor (:class:`torch.Tensor`):
        Local tensor which DTensor will be constructed from.
    mesh (:class:`DeviceMesh`):
        Object which describes the mesh topology
        of devices for the DTensor.
    placements (Sequence[:class:`Placement`]]):
        The attribute of the DTensor that describes its layout
        on the mesh topology.

Return:
    tensor_shape: A List of int which specifies the size of DTensor which build
        on top of the local tensor.
    tensor_stride: A List of int which specifies the stride of DTensor.
 pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                 volatile was removed (Variable.volatile is always False)        Deletion of _grad_fn not allowed. Detach tensor instead!        /pytorch/torch/csrc/autograd/python_variable.cpp        _grad_fn can be only set to None        Deletion of _post_accumulate_grad_hooks not allowed!    THPVariable_set_post_accumulate_grad_hooks      Deletion of _backwards_hooks not allowed!       THPVariable_set_backwards_hooks nbytes is not defined for sparse tensors.  If you want the size of the constituent tensors, add the nbytes of the indices and values.  If you want the size of the  equivalent dense tensor, multiply numel() by element_size() Cannot subclass _TensorBase directly    grad_dtype can only be accessed on leaf tensors.        Creating a new Tensor subclass   but the raw Tensor object is already associated to a python object      which is not a subclass of the requested type  only Tensors of floating point and complex dtype can require gradients  Unknown sizes_strides_policy:   ; expected 'strides' or 'sizes' parseSizesStridesPolicyArgument Only the python class for XLA can be overridden Overriding a previously registered python class for     Deleting tensor data is not allowed. Delete tensor instead!     grad_dtype must be a torch.dtype or None, but got       ' because there is already a gradient with dtype '      '. Please clear the gradient (.grad = None) before changing grad_dtype, or ensure the new grad_dtype matches the existing gradient's dtype.     , it shouldn't ever convert to a DispatchKey.  File a bug describing what you were doing if you think this is in error. This is a grandfathered Caffe2 device type      0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/TensorOptions.h":663, please report a bug to PyTorch.    Unsupported device type for dense layout:       Unsupported device type for sparse layout:      Unsupported device type for mkldnn layout:      Creating a Tensor subclass from a class that does not inherit from Tensor is not possible. Make sure your class inherits from Tensor.   _dispatch_get_local_results_slow_path   _dispatch_fast_path_python_tail NYI: Named tensors are currently unsupported in TorchScript. As a  workaround please drop names via `tensor = tensor.rename(None)`.     __DTensor_fastpath_cache_cleanup        spec.tensor_meta.shape must be a tuple  spec.tensor_meta.dtype must be a torch.dtype    names must either be None or a tuple of dim names       GIL must be held before you call pushPyOutToStack        to return None but it returned something else instead. ' is not an instance of 'sequence'      try_replicate_spec_for_scalar_tensor    Found a non-scalar tensor with numel=1 and ndim!=0, we are implicitly creating a replicated DTensor for it. However, please consider changing it to a scalar tensor or explicitly create a DTensor under distributed environment.        got mixed torch.Tensor and DTensor, need to convert all torch.Tensor to DTensor before calling distributed operators!  __DTensor_fastpath_thread_cache_cleanup RuntimeSchemaInfo.static_kwargkey must be a list!       self.kwargs_schema must be a dict!      DTensor.args_schema must be a tuple!    DTensor_OpSchema_post_init requires self.args_schema to be a tuple!     compute_global_tensor_info expects 3 arguments, got     DTensor_compute_global_tensor_info      compute_global_tensor_info 1st argument must be Tensor! compute_global_tensor_info 3rd argument must be sequence!       Shard placements should have negative dims normalized in the user-facing APIs:  DTensor_compute_global_tensor_info_impl placement type %s not supported!        found no DeviceMesh from dtensor args for       TensorMeta.shape must be a tuple!       Cannot find device mesh from args for op :      false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_variable.cpp":2252, please report a bug to PyTorch.        false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_variable.cpp":2297, please report a bug to PyTorch.        Cannot directly construct TensorBase; subclass it and then construct that       _make_subclass(PyObject* cls, Tensor data, bool require_grad=False, *, std::string_view? dispatch_sizes_strides_policy=None, bool dispatch_device=False, bool dispatch_layout=False, Device? device_for_backend_keys=None)      self->cdata.use_count() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_variable.cpp":3463, please report a bug to PyTorch.         _rev_view_func expect a single argument that is a Tensor        _view_func(Tensor new_base, PyObject* symint_visitor_fn=None, PyObject* tensor_visitor_fn=None) assigned grad expected to be a Tensor or None but got grad of type      can't assign Variable as its own grad   attempting to assign a gradient with dtype '    ' to a tensor with grad_dtype ' '. The gradient must match the tensor's grad_dtype (defaults to the tensor's dtype). You can set the tensor's grad_dtype attribute with a specific dtype, or None to allow any dtype. Set grad_dtype with caution. Diverging the dtypes of a tensor and its gradient may break downstream systems that assume they match.       attempting to assign a gradient with device type '      ' to a tensor with device type '        '. Please ensure that the gradient and the tensor are on the same device        attempting to assign a gradient to a tensor that has data of a different type   attempting to assign a gradient located on device with index '  ' to a tensor located on device with index '    attempting to assign a gradient of size '       '. Please ensure that the gradient and the tensor are the same size     For resizable storage, allocator must be provided       allocator_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/StorageImpl.h":69, please report a bug to PyTorch.      setting storage offset without stride not supported     make_tensor_for_subclass_helper _make_wrapper_subclass(PyObject* cls, SymIntArrayRef size, SymIntArrayRef? strides=None, SymInt? storage_offset=None, MemoryFormat? memory_format=None, ScalarType dtype=None, Layout layout=torch.strided, Device device=None, bool pin_memory=False, bool requires_grad=False, std::string_view? dispatch_sizes_strides_policy=None, bool dispatch_device=False, bool dispatch_layout=False, DispatchKeySet _extra_dispatch_keys=None, SymInt? storage_size=None)      must define __torch_dispatch__ THPVariable_make_wrapper_subclass       _dtensor__new__(PyObject* cls, Tensor local_tensor, PyObject* spec, bool requires_grad) To construct DTensor from torch.Tensor, it's recommended to use local_tensor.detach() and make requires_grad consistent.        Expected !tensor_meta.is_none() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)    spec.tensor_meta.stride must be a tuple  in DTensor op is not supported _custom_op_handlers must be a dict!     _propagate_op_sharding_dispatch_slow_path       tried to insert already-present element in NativeShardingPropagatorCache!       inserted INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_variable.cpp":1156, please report a bug to PyTorch.     ret_idx == 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/python_variable.cpp":1595, please report a bug to PyTorch.         _DTensor_OpSchema_recompute_comparison_key      _DTensor_compute_global_tensor_info     _get_DTensor_sharding_propagator_cache_stats    _clear_DTensor_sharding_propagator_cache is_leaf retains_grad is_nested is_mps is_vulkan is_maia is_ipu is_meta is_cuda is_xla is_xpu is_mtia is_cpu _post_accumulate_grad_hooks is_mkldnn is_quantized is_sparse ndim THPVariable_set_grad_fn is_sparse_csr __torch_function__ __func__ THPVariable_get_grad_dtype check_tensor_subclass requires_grad must be a bool THPVariable_set_requires_grad registerPythonTensorClass THPVariable_WrapWithType THPVariable_set_data THPVariable_set_grad_dtype Cannot set grad_dtype to ' computeDispatchKey Unsupported device type for  Unsupported layout:  TORCH_CHECK_TENSOR_SUBTYPE cls must be a type (got  torch.distributed.tensor DTensor _op_dispatcher placement_types Replicate _dtensor_spec DTensorSpec OutputSharding guardAgainstNamedTensor _TensorBase _comparison_key _custom_op_handlers _local_tensor _unwrap_to_op_info_impl compute_mesh device_mesh get_coordinate kwargs_schema needs_pytree needs_redistribute op_to_schema_info output_sharding output_spec sharding_propagator static_argnum static_kwargkey tensor_meta _wrap_tensor_impl _tensor_impl_raw_handle  has no tensor metadata. THPVariable_set_names pushPyOutToStack Expected  unpack_runtime_schema_info Sharding dim   greater than tensor ndim   for placement number  parseIValuesToPyArgsKwargs try_find_mesh_from_args can't happen create_native_op_schema THPVariable_clear rev_view_func_impl No _rev_view_func() found THPVariable_set_grad ' to a tensor of size ' StorageImpl THPVariable_dtensor_new Can't wrap undefined tensor aten:: low_dtype low_dtype_out return type  dispatchDTensorOp unwrap_to_op_info aten::equal torch._C.TensorBase torch._C._TensorMeta _DTensor_OpSchema_post_init as_subclass _make_subclass _make_wrapper_subclass _dtensor__new__ _view_func _rev_view_func_unsafe _use_count _python_dispatch output_nr _has_symbolic_sizes_strides /pytorch/build/aten/src/ATen/core/TensorBody.h  The .grad attribute of a Tensor that is not a leaf Tensor is being accessed. Its .grad attribute won't be populated during autograd.backward(). If you indeed want the .grad field to be populated for a non-leaf Tensor, use .retain_grad() on the non-leaf Tensor. If you access the non-leaf Tensor by mistake, make sure you access the leaf Tensor instead. See github.com/pytorch/pytorch/pull/30531 for more information. Strided Sparse SparseCsr SparseCsc SparseBsr SparseBsc Jagged Unknown layout /pytorch/c10/core/Layout.h operator<< ,LlĤ    0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h":663, please report a bug to PyTorch.  toInt mH mT            N3c106ivalue5TupleE             N5torch8autograd8ViewFuncE                      N5torch8autograd16ErroringViewFuncE                             N5torch11distributed9PlacementE N5torch11distributed5ShardE     N5torch11distributed12StridedShardE             N3c1014DispatchKeySetE          as_subclass(PyObs(PyObject* cls)       /pytorch/torch/csrc/autograd/python_variable_indexing.cpp       Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated and will be changed in pytorch 2.9; use x[tuple(seq)] instead of x[seq]. In pytorch 2.9 this will be interpreted as tensor index, x[torch.tensor(seq)], which will result either in an error or a different result       invalid index of a 0-dim tensor.        Use `tensor.item()` in Python or `tensor.item<T>()` in C++ to convert a 0-dim tensor to a number         is out of bounds for dimension         only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), None and long or byte Variables are valid indices (got   Tensor does not support deleting items  Cannot assign to a sparse tensor treatSequenceAsTuple applySelect  with size  invalid_index THPVariable_setitem ArrayRef: invalid slice, N =  ; size =  slice vector::_M_default_append slice step cannot be zero       Truncating the start/stop/step of slice. This is likely because of saved old models when the start/stop/step were larger.       /pytorch/aten/src/ATen/TensorIndexing.h check_defined   (...) called with an undefined Tensor   /pytorch/aten/src/ATen/ExpandUtils.h applySlice step must be greater than zero  to a  can't assign a  valueToTensor Invalid TensorIndex type handleDimInMultiDimIndexing        false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/TensorIndexing.h":529, please report a bug to PyTorch.  lmhmmjktoo many indices for tensor of dimension  applySlicing   ȁ8    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 reduce_op split_factor Placement is_partial is_replicate is_shard StridedShard Partial Got kwargs without a name; only named arguments may be passed via py::arg() to a python function call. (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)  Got multiple values for keyword argument (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)        The base class for the Placement type, where it describes how a DTensor is placed onto the
``DeviceMesh``. ``Placement`` and ``DeviceMesh`` together could describe the DTensor Layout.
It is the base class of the three main DTensor Placement types: ``Shard``, ``Replicate``,
and ``Partial``.

This class is not meant to be used directly, mainly served as a typing stub.
       Mismatched args() and kw_only(): they must occur at the same relative argument location (or omit kw_only() entirely)                    N5torch11distributed9ReplicateE N5torch11distributed7PartialE   ({%}, {dict}) -> None   ({%}) -> dict           ({%}, {dict}) -> None   ({%}) -> dict           ({%}, {dict}) -> None   ({%}) -> dict           ({%}, {dict}) -> None   ({%}) -> dict           ({%}, {%}) -> bool              ({%}, {%}) -> bool              ({%}, {%}) -> bool              ({%}, {%}) -> bool              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                ({%}, {str | None}) -> None     ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}) -> None   ({%}) -> str                    ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@               ({%}, {str | None}) -> bool     ({%}) -> bool   ({%}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}) -> bool                ({%}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}) -> bool        ({%}) -> bool           ({%}, {str | None}) -> bool                   set_autograd_compiler [Compiled Autograd Tracing:] end_capture Unexpected lifted ivalue type wrap_lifted_ivalue_args bind_function validate_outputs iO call_cpp_tensor_pre_hooks wrap_node_origins call_begin_capture set_ivalue_proxies unwrap_string log_compile_reasons unwrap_dynamic_inputs get_default_dyn_type  (NodeCall  _compiled_autograd_impl set_node_origin OIO Oii cpp_tensor_pre_hook OOi post_hook debug_asserts LockGuardWithErrorLogs compiled_autograd Hooks for compiling autograd clear_cache is_cache_empty set_verbose_logger   b >= 0 && b < 2 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":1260, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":700, please report a bug to PyTorch.  idx > -1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":120, please report a bug to PyTorch.       grad != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":121, please report a bug to PyTorch.        active_rstate != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":122, please report a bug to PyTorch.       cpp_tensor_pre_hooks.size() > static_cast<size_t>(idx) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":86, please report a bug to PyTorch.  py_args.size() == packed_args_schema.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":169, please report a bug to PyTorch.    idx == dynamic_count INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":593, please report a bug to PyTorch.   compiler.tensor_args.input_origins.empty() || (compiler.tensor_args.input_origins.size() == compiler.tensor_args.inputs.size()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":709, please report a bug to PyTorch.        compiler.size_input_origins.empty() || (compiler.size_input_origins.size() == dynamic_sizes) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":713, please report a bug to PyTorch.   compiler.lifted_ivalue_args.args_origins.empty() || (compiler.lifted_ivalue_args.args_origins.size() == compiler.lifted_ivalue_args.args.size()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":716, please report a bug to PyTorch.       id < nodes.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":187, please report a bug to PyTorch.       it != end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":189, please report a bug to PyTorch.     proxy_inputs.size() == compiler_call.tensor_args.inputs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":832, please report a bug to PyTorch.         PyList_Check(fake_ivalue_args) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":760, please report a bug to PyTorch.         static_cast<size_t>(PyList_Size(fake_ivalue_args)) == lifted_ivalue_args.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":761, please report a bug to PyTorch.        arg.proxy.isSymInt() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":770, please report a bug to PyTorch.   false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":775, please report a bug to PyTorch.  !Py_IsNone(compile_id_str) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":843, please report a bug to PyTorch.     PyUnicode_Check(pystr) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":751, please report a bug to PyTorch.         str != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":753, please report a bug to PyTorch.         PyList_CheckExact(pyresult) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":599, please report a bug to PyTorch.    idx < result_len INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":606, please report a bug to PyTorch.       idx == result_len && result.size() == expected_sizes.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":613, please report a bug to PyTorch.    default_dyn_type_int >= 0 && default_dyn_type_int < 2 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":883, please report a bug to PyTorch.  count <= it->second INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":967, please report a bug to PyTorch.    !vlogger.has_value() || compile_reason.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":978, please report a bug to PyTorch.     node_name != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":999, please report a bug to PyTorch.   output_index < static_cast<int>(state.outputs.size()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":1051, please report a bug to PyTorch.         !state.outputs[output_index].defined() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":1053, please report a bug to PyTorch.        input_metadata.size() == outputs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":1074, please report a bug to PyTorch.       Expected end_capture to return tuple    Expected end_capture to return tuple of size 2  Expected end_capture to return runtime_wrapper  Expected end_capture to return compiled_fn      sym_sizes_index == sym_sizes.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":771, please report a bug to PyTorch.     
  You can disable compiled autograd for this operation by:
  1.  Relocating the unsupported autograd call outside the compiled region.
  2.  Wrapping the unsupported autograd call within a scope that disables compiled autograd.
  3.  Configuring the specific compilation unit to disable compiled autograd.
  4.  Globally disabling compiled autograd at the application's initialization.
     Trying to run compiled autograd within another compiled autograd call, this is not supported yet.       c10::impl::TorchDispatchModeTLS::stack_len() == 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":1219, please report a bug to PyTorch.     c10::impl::TorchDispatchModeTLS::stack_len() == 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":1231, please report a bug to PyTorch.     cache != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":1236, please report a bug to PyTorch.      outputs.size() == output_edges.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":1248, please report a bug to PyTorch.         torch._C._dynamo.autograd_compiler                      x`H0 pX@(                 *ZN5torch6dynamo8autogradL16validate_outputsERKSt6vectorIN2at6TensorESaIS4_EERKS2_IN3c106IValueESaISA_EEEUlRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE_                             ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor | None]}, {*args}) -> object                     pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 missing call to after() debug_assert   this->empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":1044, please report a bug to PyTorch.  NestedTensor support not implemented.  Cache miss due to  sizes[ ],  debug       changed tensor shapes (total of        pymethod != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":372, please report a bug to PyTorch.    Cache miss due to new autograd node:   with key size  , previous key sizes=[    expected_sizes.size() == call.all_size_inputs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":530, please report a bug to PyTorch.   call.all_size_inputs.size() == call.size_input_origins.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":532, please report a bug to PyTorch.  !compile_reason.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":571, please report a bug to PyTorch.  check_dynamic_sizes       0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h":710, please report a bug to PyTorch.  Expected TensorList but got  toTensorList      isTensorList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2071, please report a bug to PyTorch.  Expected IntList but got  toIntList toSymIntList     isIntList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":1985, please report a bug to PyTorch.  Expected SymIntList or IntList but got  isSymIntList() || isIntList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2004, please report a bug to PyTorch.  call_accumulate_grad  stuff.is_none() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":305, please report a bug to PyTorch.  call_copy_slices_prologue call_unpack tmp.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/python_compiled_autograd.cpp":294, please report a bug to PyTorch.  call_copy_slices_epilogue toList Expected Tuple but got  toTupleRef generic_to toSymInt toDevice      isList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2103, please report a bug to PyTorch.     isTuple() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2131, please report a bug to PyTorch.    Expected vals.size() == sizeof...(Args) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)    isSymIntList() || isIntList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":1997, please report a bug to PyTorch.        Expected SymInt or int but got  isSymInt() || isInt() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":249, please report a bug to PyTorch.         isDevice() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h":975, please report a bug to PyTorch.        Expected Py_IS_TYPE(((PyObject*)((pyresult))), &PyList_Type) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)       /pytorch/torch/csrc/autograd/python_variable.h THPVariable_UnpackList   !t.is_nested_tensor() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/dynamo/compiled_autograd.h":1457, please report a bug to PyTorch.  !was_default_constructed_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/autograd/input_metadata.h":102, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/torch/csrc/autograd/input_metadata.h                           FSt6vectorIN2at6TensorESaIS1_EERKS3_RKS_IN3c106IValueESaIS7_EEE N5torch6dynamo8autograd19PyCompilerInterfaceE                   N5torch6dynamo8autograd23PyCompilerInterfaceImplE               PFSt6vectorIN2at6TensorESaIS1_EERKS3_RKS_IN3c106IValueESaIS7_EEE                               /pytorch/torch/csrc/dynamo/cache_entry.cpp _torchdynamo_orig_backend cache_entry extra_state Invalidated diff_guard_root trace_annotation Unknown NULL ERROR: %s:%d
                            0    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        10CacheEntry    /pytorch/torch/csrc/dynamo/cpython_defs.c DEBUG CHECK FAILED: %s:%d
                     zzzzzz	
zzzkkkk !#$%jjjjjd||tt123456t<=DEFGJKRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnoprstuvwxz{|}~____}}<<<\\\\                                                                                                                                                                                                                                   
                                                                                             expected True/False expected a code object expected a callable _PyInterpreterFrame torch._C._dynamo.eval_frame set_eval_frame set_skip_guard_eval_unsafe get_eval_frame_callback reset_code unsupported set_code_exec_strategy set_guard_error_hook set_guard_complete_hook raise_sigtrap f_globals f_builtins f_locals f_code f_lasti f_lineno f_back closure  dynamo: unable to register extra index  /pytorch/torch/csrc/dynamo/eval_frame.c Module containing hooks to override eval_frame  torch._C._dynamo.eval_frame._PyInterpreterFrame recursion limit must be >= 1, or -1 to reset    Recompilation triggered with skip_guard_eval_unsafe stance. This usually means that you have not warmed up your model with enough inputs such that you can guarantee no more recompilations.    Dynamo failed to initialize CPython interpreter frame wrapper   /pytorch/torch/csrc/dynamo/eval_frame_cpp.cpp TorchDynamo Cache Lookup dynamo_call_callback frame_exec_strategy apply_to_code guarded_code                      88େ`H    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                17FrameExecStrategy     /pytorch/torch/csrc/dynamo/extra_state.cpp      Expecting CodeType from PrecompileEntry. CodeType expected a code object!               ׇxׇׇ؇ׇxׇׇۇۇۇT܇܇ۇۇ             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        10ExtraState            15PrecompileEntry       /pytorch/torch/csrc/dynamo/framelocals_mapping.cpp vector::_M_fill_insert               pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        Can not add an accessor to DictGuardManager     /pytorch/torch/csrc/dynamo/guards.cpp   DictGuardManager does not support a leaf_guard  Marking a node tag_safe_root when its not tag safe      Expected Py_IS_TYPE(((PyObject*)((obj))), &PyTuple_Type) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)   Expected result >= 0 to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)       FrameLocalsGuardAccessor check expected dict() input    _torchinductor_pyobject_tensor_data_ptr: non-tensor input       _torchinductor_pyobject_tensor_data_ptr deterministic_algorithms_warn_only      "Shape guard failed with values:        not a tensor - grad field is accessed   skip_tensor_guards_with_matching_dict_tags      LAMBDA_GUARD expects (callable, str)    Size or stride list item is not a valid integer.        dispatch key set mismatch. expected     Tensor device index mismatch. Expected device index to be       requires_grad mismatch. expected requires_grad= missing tensor_check_names kwarg        tensor_check_names kwarg must be a list tensor_check_names should be the same size as # tensors tensor_check_names must only contain strings    Duplicate tensor found where not expected!      should not alias to anything, but is aliased    . Guard failed on a parameter, consider using   torch._dynamo.config.force_parameter_static_shapes = False      to allow dynamism on parameters.         bytes aligned. Fail due to storage_offset=     
This error most often comes from a incorrect fake (aka meta) kernel for a custom op.   
Use torch.library.opcheck to test your custom op.      
See https://pytorch.org/docs/stable/library.html#torch.library.opcheck missing dynamic_dims_sizes=...  missing dynamic_dims_strides=...        Expected Py_IS_TYPE(((PyObject*)((args))), &PyTuple_Type) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)  Expected PyTuple_GET_SIZE(((PyObject*)((args)))) == 3 to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)      Expected THPDtype_Check(py_dtype) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)  PyTorch compiled without support for the specified device.      Could not register a callback for recursive dict tag optimization       values of start/stop/step must fit in a long type       add_torch_function_mode_stack_guard     add_tuple_iterator_length_guard CallFunctionNoArgsGuardAccessor torch._C._dynamo.guards.TensorGuards    Check properties of a torch.Tensor      torch._C._dynamo.guards.GlobalStateGuard        Guard on PyTorch global flags such as no_grad   is_recursive_dict_tag_matching_disabled add_range_iterator_match_guard  tensor_property_stride_manager  tensor_property_storage_offset_manager  tuple_iterator_getitem_manager  install_no_tensor_aliasing_guard        install_storage_overlapping_guard       Set the thread-local cache for whether we're in a mode with ignore_compile_internals=False      set_is_in_mode_without_ignore_compile_internals max_saved_pointers_for_recursive_dict_tags_check        __call_function_no_args_accessor__      GLOBAL_STATE expects a GlobalStateGuard SYMBOLIC_SHAPE_GUARD expected a non-negative number of arguments.       SYMBOLIC_SHAPE_GUARD expected an address to a C function.       getattr_manager on a DictGuardManager is supported only for dict subclasses     deterministic_algorithms_warn_only      Expected THPVariable_CheckExact(obj) || THPVariable_Check(obj) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)     Expected _expected_overlapping >= _overlapping.size() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)      Expected _expected_non_overlapping >= _non_overlapping.size() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)      SetGetItemGuardAccessor(index={})       _reinterpret_tensor(Tensor base, IntArrayRef sizes, IntArrayRef strides, int64_t offset_increment=0)    Module containing checks on tensors     Return true if global state was the same as at creation time    Return string reason for guard check failing    verbose fail reasons for failed checks fail_on_get_child_manager add_leaf_guard _dynamo_dynamic_indices issubset GuardManager* mark_tag_safe_root unwrap_size_tuple CURRENT_DEVICE check_nopybind expected a weakref TupleIteratorGetItemAccessor( TupleGetItemGuardAccessor( ListGetItemGuardAccessor(  at line  , column  parse_error parse error DeadGuardManager grad_mode  autocast  torch_function  deterministic_algorithms  allow_tf32  allow_fp16_reduce  allow_bf16_reduce  num_threads  default_dtype  TensorPropertyGuardAccessor< >( GenericGetAttrGuardAccessor( GlobalWeakRefGuardAccessor( DictGetItemGuardAccessor( FrameLocalsGuardAccessor(key= , framelocals_idx= Non tuple found! Tuple of size not 2 found! Non integer index found! Index out of bounds! Non integer found! Non float found! %f ClosureGuardAccessor : Not a function on  CodeGuardAccessor Not a callable obj  Not a weakref obj  Weakref_GetRef failed  TypeDictGuardAccessor null type dict on  FuncKwDefaultsGuardAccessor FuncDefaultsGuardAccessor getattr failed on source  GLOBAL_STATE changed:  KeyError on  IndexError on  IndexError  Not a weakref  TYPE_MISMATCH( len( ) !=  torch._dynamo.config get_type_of_guarded_value _weak_type is not callable torch._dynamo.guards GuardManagerType DICT_GUARD_MANAGER install_object_aliasing_guard compute_overlapping_tensors profile_guard_manager GuardDebugInfo(
 result= verbose_code_parts= num_guards_executed= pyListToVecOptInt tensor ' '  , actual  dtype mismatch. expected  rank mismatch. expected  size mismatch at index  stride mismatch at index  expected tuple() wrong length tensor_check_names expected type of ' ' to be a tensor type,  but found a different type ' but found  Ok|s expected Tensor()  for op:  alignment cannot be 0 
Expect the tensor to be  
Error in op:   itemsize= OOO|s wrong number of dimensions expected size  , stride   at dim= not a tensor symbolic values found tensor has too few dimensions dynamic_dims_sizes dynamic_dims_strides _parse_empty_strided_args _empty_strided_device RANGE_ITERATOR_MATCH IndexedGuardAccesor( check_verbose get_source fail_count attach_compile_id add_no_hasattr_guard add_dict_version_guard add_dict_contains_guard DictGuardManager add_epilogue_lambda_guard RootGuardManager add_tensor_match_guard add_dynamic_indices_guard add_complex_is_nan_guard add_float_is_nan_guard add_dual_level_match_guard add_set_contains_guard add_global_state_guard add_dispatch_key_set_guard add_not_none_guard add_default_device_guard add_dict_length_check_guard add_false_match_guard add_true_match_guard add_none_match_guard add_id_match_guard add_type_match_guard add_lambda_guard GlobalWeakRefGuardAccessor TupleIteratorGetItemAccessor WeakRefCallGuardAccessor TypeMROGuardAccessor TypeGuardAccessor GlobalsGuardAccessor TupleGetItemGuardAccessor ListGetItemGuardAccessor DictGetItemGuardAccessor FrameLocalsGuardAccessor GetGenericDictGuardAccessor GenericGetAttrGuardAccessor get_attr_name SYMBOLIC_SHAPE_GUARD STORAGE_OVERLAPPING NO_TENSOR_ALIASING OBJECT_ALIASING RelationalGuard TENSOR_MATCH DISPATCH_KEY_SET_MATCH DICT_VERSION DYNAMIC_INDICES COMPLEX_IS_NAN FLOAT_IS_NAN DUAL_LEVEL_MATCH SET_CONTAINS DICT_CONTAINS NO_HASATTR TORCH_FUNCTION_MODE_STACK GLOBAL_STATE TUPLE_ITERATOR_LEN MAPPING_KEYS_MATCH NOT_NONE DEFAULT_DEVICE DICT_LENGTH LENGTH_CHECK EQUALS_MATCH FALSE_MATCH TRUE_MATCH NONE_MATCH ID_MATCH TYPE_MATCH LAMBDA_GUARD verbose_code_parts LeafGuard GuardDebugInfo TensorGuards GlobalStateGuard num_guards_executed has_object_aliasing_guard is_guarded_value_immutable has_no_accessors mark_tag_safe is_tag_safe is_tag_safe_root get_accessors get_child_managers get_leaf_guards add_equals_match_guard add_length_check_guard add_mapping_keys_guard guard_manager_enum example_value framelocals_manager dict_getitem_manager list_getitem_manager indexed_manager tensor_property_size_manager tuple_getitem_manager func_defaults_manager func_kwdefaults_manager globals_dict_manager type_manager type_dict_manager type_mro_manager weakref_call_manager call_function_no_args_manager set_getitem_manager code_manager closure_manager global_name global_weakref_manager python_lambda lambda_manager grad_manager get_generic_dict_manager generic_getattr_manager clone_manager get_epilogue_lambda_guards get_key_manager get_value_manager get_key_value_managers install_symbolic_shape_guard out_of_range type_error invalid_iterator Invalid guard manager enum __defaults_accessor__ __kwdefaults_accessor__ torch.autograd.forward_ad DICT_VERSION expects a dict __type_accessor__ __type_dict_accessor__ __type_mro_accessor__ __weakref_call_accessor__ __code_accessor__ __closure_accessor__ __grad_accessor__ __generic_dict_accessor__ expected type object grad_mode cached_enabled autocast_state torch_function_all_disabled allow_fp16_reduce allow_bf16_reduce maybe_check Cannot parse as json string. GlobalStateGuard_load type must be array, but is  _guard_manager_gc_callback internal weakref callback torch._C._dynamo.guards check_type_id check_obj_id assert_size_stride assert_alignment dict_version _empty_strided_cpu _empty_strided_cpu_pinned _empty_strided_cuda _empty_strided_xpu _empty_strided_mtia _reinterpret_tensor Return serialized json format Parse serialized json format [json.exception.      attempting to parse an empty input; check that your input string or stream contains the expected JSON <U+%.4X> <uninitialized> true literal false literal null literal string literal number literal '[' ']' '}' ':' ',' unknown token end of input '[', '{', or a literal <parse error> syntax error  while parsing  -  ; last read: ' unexpected  ; expected  p П`P@p0 L\$$$l|̠ܠ젎܎܎8ݎ`ݎݎ܎܎܎ݎtLboolean binary discarded iterator out of range cannot use erase() with  iterator does not fit current value maX\u%04x\u%04x invalid UTF-8 byte at index  : 0x \ufffd �   incomplete UTF-8 string; last byte: 0x  zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz3q\                                    %1%1%1%1&#1"1"1"1#1#1/1/1.1.1.1u.1u.1u.1.1.1$1$1x$1l$1D$1#1#1#1;$12$1&1&1&1&1&1)&1)&1)&1&1&1/1/1/1/1-1-1-1-1-1-1H(1<(10(1'(1(1'1'1'1(1(1&1&1&1&1&1Z&1Z&1Z&1&1&1)1)1)1)1n)1)1)1)1e)1\)1]+1Q+1E+19+1&+1*1*1*1+1+1
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It is an error if there is no such item.  Return true the container contains ``x`` Copy constructor       Return the canonical string representation of this list.        Check whether the list is nonempty      Left and right hand size of slice assignment have different sizes! FviE FivE            FN8pybind114listERKNS_6handleEE FvRKN8pybind116handleEE         FvRKN8pybind116handleENS_6objectES3_E           FvN8pybind116objectEE           FN8pybind115tupleENS_6handleEE  FbRKSt6vectorIhSaIhEES3_E       St12_Vector_baseIhSaIhEE        N8pybind1111index_errorE        11FrameAction   St6vectorIhSaIhEE PFviE PFivE   PFN8pybind114listERKNS_6handleEE                PFvRKN8pybind116handleEE                        PFvRKN8pybind116handleENS_6objectES3_E          PFvN8pybind116objectEE                          PFN8pybind115tupleENS_6handleEE N8pybind116detail14iterator_stateINS0_15iterator_accessIN9__gnu_cxx17__normal_iteratorIPhSt6vectorIhSaIhEEEERhEELNS_19return_value_policyE6ES9_S9_SA_JEEE       PFbRKSt6vectorIhSaIhEES3_E      ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> %              ({%}, {collections.abc.Iterable}) -> None       ({%}, {%}) -> bool              ({%}, {%}) -> None      ({%}) -> None           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> collections.abc.Iterator[@typing.SupportsInt@int@]     ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@   ({%}, {slice}) -> None          ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {slice}, {%}) -> None     ({%}, {slice}) -> %                             ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@   ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                           ({%}, {collections.abc.Iterable}) -> None       ({%}, {%}) -> None      ({%}) -> None           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}) -> str    ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> bool                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@   ({%}) -> %                      ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> bool           ({%}, {%}) -> None              ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@               ({%}) -> object ({%}) -> str    ({%}) -> object                 ({object}) -> tuple             ({object}) -> None                              ({object}, {object}, {object}) -> None          ({object}) -> None              ({object}) -> list              () -> @typing.SupportsInt@int@                  ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None                            ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {%}, {object}) -> None    ({%}) -> None   ({%}) -> object               at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(wrapped) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":55, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp  !at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(unwrapped) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":57, please report a bug to PyTorch.      unwrapped.unsafeGetTensorImpl() == wrapped_inner.unsafeGetTensorImpl() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":62, please report a bug to PyTorch.   maybe_layer.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":383, please report a bug to PyTorch.         randomness argument must be error, same, or different.  layer.key() == TransformType::Functionalize INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":304, please report a bug to PyTorch.     layer.key() == TransformType::Vmap INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":288, please report a bug to PyTorch.      layer.key() == TransformType::Jvp INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":273, please report a bug to PyTorch.       layer.key() == TransformType::Grad INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":255, please report a bug to PyTorch.      at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(wrapped) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":69, please report a bug to PyTorch.         _propagate_functional_input_mutation    !at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(unwrapped) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":71, please report a bug to PyTorch.      propagate functional input mutations    unwrap from gradtrackingtensor  _set_vmap_fallback_warning_enabled      set_inplace_requires_grad_allowed       get_inplace_requires_grad_allowed       set_single_level_autograd_function_allowed      get_single_level_autograd_function_allowed      _set_dynamic_layer_keys_included        pop_dynamic_layer_stack_and_undo_to_depth       Nested tensors can only be vmapped over dim=0, but got dim=     batched->level() == level INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":101, please report a bug to PyTorch.       at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(self) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":179, please report a bug to PyTorch.   result->level().has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functorch/init.cpp":209, please report a bug to PyTorch.  _assert_wrapped_functional [Local Include]  [Local Exclude]  currentLevel different get_randomness_enum _func_decrement_nesting _vmap_decrement_nesting _jvp_decrement_nesting _grad_decrement_nesting sym_nbytes _functorch add batch dim remove batch dim _unwrap_batched _wrap_functional_tensor add functional tensor assert wrapped functional _unwrap_functional_tensor remove functional tensor _vmap_increment_nesting _func_increment_nesting functionalization start functionalization end _grad_increment_nesting _jvp_increment_nesting _wrap_for_grad wrap as gradtrackingtensor _unwrap_for_grad Set vmap fallback warnings _set_vmap_fallback_enabled _is_vmap_fallback_enabled unwrap_if_dead is_dead_tensor_wrapper dlevel dump_tensor reshape_dim_into reshape_dim_outof is_batchedtensor is_legacy_batchedtensor is_gradtrackingtensor is_functionaltensor get_unwrapped maybe_get_level _maybe_unsafe_set_level maybe_get_bdim maybe_current_level tls_set_vmap_excluded dump_dls dump_local_tls is_functorch_wrapped_tensor get_interpreter_stack peek_interpreter_stack get_dynamic_layer_stack_depth pop_dynamic_layer_stack push_dynamic_layer_stack DynamicLayer TransformType Jvp Functionalize Vmap RandomnessType Same Different CInterpreter CGradInterpreterPtr lift prevGradMode CJvpInterpreterPtr prevFwdGradMode CVmapInterpreterPtr batchSize randomness CFunctionalizeInterpreterPtr functionalizeAddBackViews remove_existing_batch_dim No wrappers present!  L,XH8(   8DTdt$4*s*s*ss*sT}{{|{P}8|8| }8|ĉt4Dh@h @x@$ؒ  0|L܏dHHHtѐАА@ѐАѐААLѐА        ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@               () -> @typing.SupportsInt@int@  () -> % | None  () -> @collections.abc.Sequence@list@[%] | None                 ({torch.Tensor}) -> bool        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                  `,,,					@@@d,0,,T<$ctddde$c$cddebase->key() == TransformType::Vmap INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/functorch/VmapInterpreter.h":10, please report a bug to PyTorch.   /pytorch/aten/src/ATen/functorch/VmapInterpreter.h      base->key() == TransformType::Grad INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/functorch/ADInterpreters.h":11, please report a bug to PyTorch.    /pytorch/aten/src/ATen/functorch/ADInterpreters.h       base->key() == TransformType::Functionalize INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/functorch/FunctionalizeInterpreter.h":10, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/aten/src/ATen/functorch/FunctionalizeInterpreter.h     base->key() == TransformType::Jvp INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/functorch/ADInterpreters.h":25, please report a bug to PyTorch.     ȁp(44\44Ă[Og!cannot create object from initializer list included savedLocalDispatchKeySet is_alive to_json   Serialization for heap-allocated SymInt is not implemented yet  /pytorch/aten/src/ATen/functorch/Interpreter.h  8ȣHX侑JzjZD4$俑ԿĿ :*T$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$\\\\\\\\\\\\\\rrrz_D)BȑȑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑȑǑǑǑǑǑǑǑǑǑȑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑǑȑǑƑǑƑƑƑƑƑƑƑƑ!ǑƑƑƑƑƑƑƑYǑƑƑƑƑƑƑƑƑƑƑƑƑǑƑǑȑɑɑhʑʑhˑˑH̑̑H͑ȑȑȑȑxΑϑhݑXޑߑߑxHhݑhݑhݑhݑ`fZNB6-xl`W,unknown interpreter metadata type from_json             FN2at6TensorERKS0_llE                           FN2at6TensorERKS0_lRKN3c106SymIntElE                            FSt5tupleIJN2at6TensorESt8optionalIlEEERKS1_lE  FN2at6TensorERKS0_lE            FvRKN2at6TensorES2_E            FN2at6TensorERKS0_bE                            FlN3c106SymIntERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE FlvE FlbE                FN2at6TensorERKS0_E             FbRKN2at6TensorEE               FlRKN2at6TensorEE               FN2at6TensorEllRKS0_E           FvRKN2at6TensorElE              FSt8optionalIlEvE FvmE          FN2at9functorch12DynamicLayerEvE                                FN2at9functorch11InterpreterERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE            N2at9functorch12DynamicLayerE   N2at9functorch13TransformTypeE  N2at9functorch14RandomnessTypeE N2at9functorch11InterpreterE    N2at9functorch18GradInterpreterPtrE                             N2at9functorch17JvpInterpreterPtrE                              N2at9functorch18VmapInterpreterPtrE                             N2at9functorch27FunctionalizeInterpreterPtrE    PFN2at6TensorERKS0_llE                          PFN2at6TensorERKS0_lRKN3c106SymIntElE                           PFSt5tupleIJN2at6TensorESt8optionalIlEEERKS1_lE PFN2at6TensorERKS0_lE           PFvRKN2at6TensorES2_E           PFN2at6TensorERKS0_bE                           PFlN3c106SymIntERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE PFlvE PFlbE             PFN2at6TensorERKS0_E            PFbRKN2at6TensorEE              PFlRKN2at6TensorEE              PFN2at6TensorEllRKS0_E          PFvRKN2at6TensorElE             PFSt8optionalIlEvE PFvmE        PFN2at9functorch12DynamicLayerEvE                               PFN2at9functorch11InterpreterERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE           St23_Sp_counted_ptr_inplaceIbSaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                ({%}, 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torch.SymInt]}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.Tensor            ({torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.Tensor reversed Ob| OOOOO torch.fx.node immutable_list immutable_dict stop _fx_map_aggregate _fx_map_arg torch._C._NodeIter torch._C._NodeBase _sort_key _update_args_kwargs _remove_from_list _replace_input_with _prepend _erased _prev _input_nodes users _repr_fn _sort_key must be an tuple of ints      _prepend() argument must be a Node      Attempting to move a Node into a different Graph        torch.fx.immutable_collections  map_aggregate() takes exactly two arguments     _update_args_kwargs() requires exactly 2 arguments (new_args, new_kwargs)       _replace_input_with() requires exactly 2 arguments (old_input, new_input)       map_arg() takes exactly two arguments   Recursively apply a function to every element in an aggregate object.   Recursively apply a function to every Node in an aggregate object.      The sort key as a tuple of ints Internal method: do not call directly.  Internal method: replace occurrences of one input Node with another.    Return True if self.sort_key < other.sort_key   Return True if self.sort_key > other.sort_key   Return True if self.sort_key >= other.sort_key  Return True if self.sort_key <= other.sort_key          *N12_GLOBAL__N_111PythonErrorE         THPUtils_unpackBool MPSModule_setMemoryFraction ' of type ' ' to Python object THPUtils_unpackUInt32  to C++ type ' _mps_deviceSynchronize _mps_is_in_bad_fork _mps_is_available _mps_is_on_macos_or_newer _mps_get_default_generator _mps_emptyCache _mps_setMemoryFraction _mps_currentAllocatedMemory _mps_driverAllocatedMemory _mps_recommendedMaxMemory _mps_profilerStartTrace _mps_profilerStopTrace _mps_acquireEvent _mps_releaseEvent _mps_recordEvent _mps_waitForEvent _mps_synchronizeEvent _mps_queryEvent _mps_elapsedTimeOfEvents      couldn't convert python object to boolean       invalid argument to setMemoryFraction() /pytorch/torch/csrc/mps/Module.cpp Unable to move from Python   instance to C++          instance: instance has multiple references     scoped_acquire: could not create thread state!  scoped_acquire::dec_ref(): thread state must be current!        scoped_acquire::dec_ref(): reference count underflow!   scoped_acquire::dec_ref(): internal error! pybind11-bound class '  method       ' is using an old-style placement-new ' ' which has been deprecated. See the upgrade guide in pybind11's docs. This message is only visible when compiled in debug mode.        overloading a method with both static and instance methods is not supported; error while attempting to bind     pybind11::detail::instance::get_value_and_holder: `     ' is not a pybind11 base of the given ` ' instance      Internal error: function call dispatcher inserted wrong number of arguments!            N8pybind116detail8accessorINS0_17accessor_policies12generic_itemEEE             N8pybind115tupleE                               NSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEE            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N8pybind116objecN8pybind116handl!torch::utils::is_device_in_bad_fork(at::kMTIA) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/mtia/Module.cpp":56, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/mtia/Module.cpp     _mtia_attachOutOfMemoryObserver torch.mtia default_generators _mtia_init _mtia_isBuilt _mtia_isInBadFork _mtia_getCurrentStream _mtia_getCurrentRawStream _mtia_deviceSynchronize _mtia_exchangeDevice _mtia_maybeExchangeDevice _mtia_getDefaultStream _mtia_setStream _mtia_setCurrentStream _mtia_memoryStats _mtia_getDeviceCapability _mtia_getDeviceProperties _mtia_emptyCache _mtia_recordMemoryHistory _mtia_memorySnapshot _mtia_getDeviceCount _mtia_resetPeakMemoryStats _mtia_graphPoolHandle _MTIAGraph capture_begin capture_end instantiate replay reset        N5torch4mtia10_MTIAGraphE       ({%}, {bool}) -> None                           ({%}) -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]      ({%}) -> None           ({%}, {tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]}) -> None                                                      () -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, 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} 艓p`ЊH(؍hcannot get value    {ДДДoc㗓ח˗뙓@@@ߙәSG;/#xxxsg[OCà蟓蟓蟓{㢓עˢ   3'XXX뤓k_SG;/#sȨȨȨg[۫ϫë   ﭓ㭓888׭˭K?3'pppwk_SG;cannot compare iterators of different containers NaN    黓ݻѻ)))Żas_none as_float as_string as_bool  ѓ,ғ|ғ$ѓ|ѓclass_fqn expr_str as_expr is_hop_single_tensor_return tensor_values sym_int_values sym_bool_values is_single_tensor_return custom_obj_values sym_float_values as_tensors as_ints as_floats as_strings as_name as_sym_int as_sym_ints as_scalar_type as_memory_format as_layout as_device as_bools as_sym_bool as_sym_bools as_graph as_optional_tensors as_custom_obj as_operator as_sym_float as_sym_floats as_optional_tensor as_int_lists as_string_to_argument dd4	$TD|,LT
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Problematic object:  throwUpgraderError   Upgrader already registered for version         /pytorch/torch/csrc/export/upgrader.cpp Missing schema_version field in artifact        Failed to upgrade to target version     . This may indicate missing upgraders for intermediate versions.    TlHl<l0l$lkkklk:?/?>>::>>BDxExD`DBB`ECFMUTQT=TEE&TU00000000|0090-0!00050505000*00t00 00000	0<000000}0}0}000nn_module_stack metadata value must be a string, got:  new_test_field new_test_field2 old_test_field nn_module_stack test_upgrader_                     0}0q0e0$0W0W0W00000000000~0r0}l:[:::J 0000m0000a0U0*ZN5torch7_export24registerExampleUpgradersEvEUlRKN8nlohmann16json_abi_v3_12_010basic_jsonISt3mapSt6vectorNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEblmdSaNS2_14adl_serializerES5_IhSaIhEEvEEE_                       *ZN5torch7_export24registerExampleUpgradersEvEUlRKN8nlohmann16json_abi_v3_12_010basic_jsonISt3mapSt6vectorNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEblmdSaNS2_14adl_serializerES5_IhSaIhEEvEEE0_                      *ZN5torch7_export24registerExampleUpgradersEvEUlRKN8nlohmann16json_abi_v3_12_010basic_jsonISt3mapSt6vectorNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEblmdSaNS2_14adl_serializerES5_IhSaIhEEvEEE1_      graph_module.graversion_0_upgradrader_registered0 _aoti AOTIModelPackageLoader get_metadata stream_handle boxed_run get_call_spec get_constant_fqns user_managed check_full_update use_inactive load_constants validate_full_updates tensor_map update_constant_buffer model_name model_package_path load_metadata_from_package                 FSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEES5_St4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_S5_EEERSB_SF_E                             N5torch8inductor22AOTIModelPackageLoaderE                       N5torch8inductor28AOTIModelPackageLoaderPybindE                 PFSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEES5_St4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_S5_EEERSB_SF_E                            ({%}, {str}, {str}, {bool}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                                     ({str}, {str}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, str]      ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, torch.Tensor]}, {bool}, {bool}, {bool}) -> None      ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[str]                   ({%}, {list}, {typing_extensions.CapsuleType}) -> list          ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {typing_extensions.CapsuleType}) -> @collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]                        ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, str]               pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 AOTIModelContainerRunnerCpu get_constant_names_to_dtypes extract_constants_map swap_constant_buffer free_inactive_constant_buffer weights_path AOTIModelContainerRunnerCuda    get_constant_names_to_original_fqns     update_constant_buffer_from_blob        unsafe_alloc_void_ptrs_from_tensors     unsafe_alloc_void_ptr_from_tensor       alloc_tensors_by_stealing_from_void_ptrs        alloc_tensor_by_stealing_from_void_ptr          ({%}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}, {str}, {str}, {bool}) -> None                          ({%}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}, {str}, {str}) -> None  ({%}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}, {str}) -> None         ({%}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                ({%}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> 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        /pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp       THPDtype_Check(data_type_obj.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":262, please report a bug to PyTorch.  Failed to import - torch._inductor.aoti_eager.load_aoti_eager_cache     load_aoti_eager_cache_function.ptr() != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":241, please report a bug to PyTorch.      Failed to load AOTI kernel. Operator Name is    result.ptr() != nullptr && result.ptr() != Py_None INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":251, please report a bug to PyTorch.   py::isinstance<py::list>(result) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":292, please report a bug to PyTorch.     py::isinstance<py::dict>(kernel_info) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":295, please report a bug to PyTorch.        THPDtype_Check(dtype_obj.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":336, please report a bug to PyTorch.      Not implemented for operations that contain a scalar parameter which is         THPDtype_Check(dtype_value_obj.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":364, please report a bug to PyTorch.        THPLayout_Check(layout_value_obj.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":384, please report a bug to PyTorch.      Not implemented for operations that return either multiple values or no value.  Not implemented for operations that return a non-Tensor value.  std::optional<at::Tensor>, std::vector<std::optional<at::Tensor>> and c10::Scalar.      not one of the following types: at::Tensor, at::TensorList,     Not implemented for operations that contain a parameter which is        pos != std::string::npos INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":472, please report a bug to PyTorch.     Failed to get python operation. Operator Name is        op_py_func.ptr() != nullptr && op_py_func.ptr() != Py_None INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":493, please report a bug to PyTorch.   aoti_compile_with_persistent_cache      Failed to import - torch._inductor.aoti_eager.aoti_compile_with_persistent_cache        aot_compile_function.ptr() != nullptr && aot_compile_function.ptr() != Py_None INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":503, please report a bug to PyTorch.       result.ptr() != nullptr && result.ptr() != Py_None INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":521, please report a bug to PyTorch.   Failed to produce kernel library by using AOTI for      kernel != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_holder.cpp":447, please report a bug to PyTorch.   now. load_aoti_model_runner is_dynamic torch._inductor.aoti_eager load_aoti_eager_cache init_aoti_kernel_cache kernel_path meta_info arg_order scalar_value tensor_list string_value device_type_value dtype_value layout_value device_index_value AOTIPythonKernelHolder cache_lookup The input type is  unpack_input_parameters produce_aoti_kernel_lib , Overload Name is  . Operator Name is  Unsupported device:  cache_miss                        8 ؉x`H0 舘Јp`P@0 PؓГʓܽl`(ߘx4pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        Expected SymFloat or double but got     isSymFloat() || isDouble() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":265, please report a bug to PyTorch.  toSymFloat        Expected SymBool or boolean but got     isSymBool() || isBool() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":282, please report a bug to PyTorch.  toSymBool    p8
	
$	D	@`dT`d<,tp8`<&$##L$H%%$X$8%-**)$+ ,++0+,31|10122p222:8T87899H989At?,?d>?@p@ @?@tHLFF<EFGHGFFpGLO$MLL\MXN NMhMHN$VSSR4T0UTT@T UYY4ZlY%Y\\0]h\!\IValue is not a Scalar toScalar `<``,a``__tr\rqrssHsrsT~t~~D脙Hh            St14default_deleteIN5torch8inductor24AOTIModelContainerRunnerEE N3c1014OperatorKernelE          N5torch8inductor22AOTIPythonKernelHolderE                       St19_Sp_counted_deleterIPN5torch8inductor24AOTIModelContainerRunnerESt14default_deleteIS2_ESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE  St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch8inductor28AOTIModelContainerRunnerCudaESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                  St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch8inductor27AOTIModelContainerRunnerCpuESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   scalar.isFloatingPoint() || scalar.isIntegral(true) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_meta_info.cpp":198, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_meta_info.cpp    std::get<c10::Scalar>(other.value_).isFloatingPoint() || std::get<c10::Scalar>(other.value_).isIntegral(true ) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/inductor/aoti_eager/kernel_meta_info.cpp":182, please report a bug to PyTorch.  is_symbolic_:  dtype_:  device_:  sizes_:  strides_:  requires_grad_:  dispatch_key_set_:  tensor_check_:  equal_to operator==            lꕙٕȕsbQ@/딙ڔɔtcRA0쓙udSB1 ۓʓhxr4ѩdѩ䪙                        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1    Ll            A                        ЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙЙ    *N3c104impl6detail24WrapFunctionIntoFunctor_INS_26CompileTimeFunctionPointerIFvRKN2at6TensorENS_6SymIntEEXadL_ZN5torch8inductorL35resize_storage_bytes__functionalizeES7_S8_EEEEvNS_4guts8typelist8typelistIJS7_S8_EEEEE        when unpacking SymInt, expected int but got     /pytorch/torch/csrc/inductor/resize_storage_bytes.cpp   inductor::resize_storage_bytes_ expect_int resize_storage_bytes_        isSymInt() || isInt() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":241, please report a bug to PyTorch.         00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899    OQ'dq@~M.    /pytorch/aten/src/ATen/core/boxing/KernelFunction_impl.h    ,\L<                N3c1028ErrorAlwaysShowCppStacktraceE            FvRKN2at6TensorEN3c106SymIntEE                  N3c104impl6detail31WrapFunctionIntoRuntimeFunctor_IPFvRKN2at6TensorENS_6SymIntEEvNS_4guts8typelist8typelistIJS6_S7_EEEEE        resize_storage_bytes_(Tensor variable, SymInt ne new_size) -> ()CUDA driver error: unknown error        /pytorch/torch/csrc/inductor/static_cuda_launcher.cpp   Kernel arguments must be provided as a tuple    Mismatch between number of argument types and provided arguments        Failed to convert argument to   Pointer argument must be either uint64 or have data_ptr method  data_ptr method of Pointer object must return 64-bit int         Reducing block sizes or `num_stages` may help. Statically defined launchers for triton compiled CUDA kernels   Statically launch triton compiled CUDA kernels  Load CUDA kernel from cubin file launchKernel CUDA driver error:  parseKernelArgs convertType uint8 uint16 uint32 uint64 getPointer Unknown type passed in:  KiiiiisOK ssii loadKernel  Hardware limit:  Required:  out of resource:  (Kii) torch._C._StaticCudaLauncher _launch_kernel _load_kernel    p$'''''#P#'"'''H"''''''''''''''''''"'!'H!'! ''@                     pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        isGenericDict() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2115, please report a bug to PyTorch.      isObject() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":133, please report a bug to PyTorch.    Selective lowering is only supported for module hierarchies with unique types for selected modules;  _jit_to_backend _jit_to_backend_selective sys stderr flush stdout torch.jit._recursive wrap_cpp_module Expected GenericDict but got  toGenericDict Attribute named   is not a Module  is shared ' is not defined. Method '  is not a ScriptModule Object                   \p\X\@\(\\[[[[[[h[P[8[ [[ZZZZZZZpZ`Z@Z\                *ZN5torch3jitL22toBackendSelectiveImplERNS0_6ModuleERKN8pybind118functionERKSt6vectorINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaISD_EERKSt13unordered_setIN3c104Type24SingletonOrSharedTypePtrISK_EESt4hashISM_ESt8equal_toISM_ESaISM_EEEUlSM_E_                                    ({object}, {collections.abc.Callable}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> object                                        ({str}, {object}, {dict}) -> object                             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        Expected !name.empty() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)     /pytorch/aten/src/ATen/core/qualified_name.h    Invalid name for qualified name: '      !atom.empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/qualified_name.h":24, please report a bug to PyTorch.      !finalAtom.empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/qualified_name.h":32, please report a bug to PyTorch.  QualifiedName ; M =  Can't set constant ' ' which has value: setattr getAttribute Expected a value of type ' ' for field ' ', but found ' Module has no attribute '    slot < attributes_.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/class_type.h":140, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/aten/src/ATen/core/class_type.h         does not have a field with name '      N5torch7IMethodE                                N5torch3jit20ObjectAttributeErrorE              N8pybind116detail9pythonbufE                    St23_Sp_counted_ptr_inplaceISt5mutexSaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE Await constructed as awaitable_nowait does not have fn <undefined> Tensor(device= , type= , requires_grad= , sizes= , strides= readinto _new_symbolic_shape_symbol _jit_pass_dce _jit_pass_dce_graph _jit_pass_cse _jit_pass_quant_fusion _jit_pass_fold_convbn _jit_pass_fuse_add_relu _jit_pass_remove_inplace_ops _jit_pass_remove_mutation _jit_pass_fuse_addmm _jit_trace_graph _jit_trace_module _jit_pass_lower_graph _jit_object_is_non_holding _jit_run_cpp_tests _jit_has_cpp_tests _has_tensorexpr_cpp_tests _jit_flatten _jit_unflatten _jit_differentiate _jit_check_alias_annotation _jit_set_tracer_state_warn _jit_get_tracer_state_warn _jit_set_nvfuser_enabled _jit_nvfuser_can_be_enabled _jit_nvfuser_single_node_mode _jit_nvfuser_horizontal_mode _jit_set_nvfuser_guard_mode _jit_nvfuser_enabled _jit_set_profiling_mode _jit_set_profiling_executor _jit_set_num_profiled_runs _jit_get_num_profiled_runs _jit_set_bailout_depth _jit_set_fusion_strategy _jit_get_logging_option _jit_set_logging_option _jit_set_logging_stream _storage_id _jit_try_infer_type _jit_get_te_must_use_llvm_cpu _jit_set_te_must_use_llvm_cpu _jit_cat_wo_conditionals _jit_opt_conditionals _llvm_enabled _jit_pass_fuse_tensorexprs _jit_pass_remove_dropout _jit_pass_refine_tuple_types _jit_pass_fold_prepacking_ops _jit_pass_optimize_for_mobile _get_schema _get_operation_overload _jit_resolve_packet _jit_get_operation parse_ir _register_opaque_type _is_opaque_type_registered unify_type_list _jit_get_all_schemas _jit_get_schemas_for_operator _is_tracing _is_alias_of _overlaps _awaitable _awaitable_nowait _awaitable_wait _collect_all _jit_assert_is_instance ' with schema(s):
 Future can't be None dispatch_common_ STATIC DYNAMIC SEEK_CUR tell SEEK_END _qualified_op_name __getattr__ _set_unwrap_func has_default_value check_forward_compatible_with is_backward_compatible_with _is_view_op add_argument_values add_argument_value may_contain_alias may_alias is_mutable has_argument get_storage get_record_offset_no_read get_record_header_offset get_record_offset get_all_records get_storage_from_record has_record get_record write_record write_record_metadata request_bailout num_bailouts grad_executor_states __deepcopy__ nested_int_coeff is_constant Expected String but got  toStringRef base64 b64decode _jit JITException IODescriptor _jit_init _jit_pass_lower_all_tuples _jit_pass_run_decompositions _jit_pass_autocast _jit_set_autocast_mode _jit_pass_fuse quant_type_int inplace qconfig_dict method_name _jit_pass_insert_observers preserveParameters freezeInterfaces preservedAttrs _freeze_module _jit_pass_fold_frozen_conv_bn other_methods _jit_pass_fuse_linear _jit_pass_dedup_module_uses preserved_attrs _jit_pass_quant_finalize value_name_pairs fused_node_name pattern _jit_pass_constant_pooling _jit_pass_propagate_dtype _jit_pass_propagate_device disable_shape_peepholes _jit_pass_peephole refine_list_len keep_unique_names _jit_pass_canonicalize _jit_pass_lint _jit_interpret_graph _jit_pass_remove_expands _jit_pass_erase_number_types _jit_pass_inline_fork_wait _jit_pass_inline _jit_pass_loop_unrolling _jit_pass_decompose_ops _jit_override_can_fuse_on_cpu _jit_override_can_fuse_on_gpu _jit_can_fuse_on_cpu _jit_can_fuse_on_gpu _jit_can_fuse_on_cpu_legacy _jit_set_llga_enabled _jit_llga_enabled _jit_set_texpr_fuser_enabled _jit_texpr_fuser_enabled _jit_texpr_fallback_allowed _jit_texpr_reductions_enabled _jit_pass_batch_mm _jit_set_utf8_decoding_ignore _SymNode CompleteArgumentSpec Code ExecutionPlan Gradient f_real_outputs df_input_vjps df_input_captured_inputs df_input_captured_outputs df_output_vjps GraphExecutorState execution_plans PyTorchFileWriter storage_alignment compute_crc32 writer_func write_end_of_file set_min_version archive_name serialization_id get_all_written_records _MobileOptimizerType CONV_BN_FUSION INSERT_FOLD_PREPACK_OPS REMOVE_DROPOUT FUSE_ADD_RELU HOIST_CONV_PACKED_PARAMS VULKAN_AUTOMATIC_GPU_TRANSFER PyTorchFileReader DeserializationStorageContext parse_tensor_constants allow_typevars parse_schema _SchemaArgType _SchemaArgument _SchemaInfo FunctionSchema returns real_type alias_info is_write is_out kwarg_only _AliasInfo before_set after_set _jit_get_custom_class_schemas done then add_done_callback set_result is_nowait atexit Traced Graph Copied Graph <on-demand-func> dumps b64encode Expected schema isAliasOf record size (  bytes =   elements *   bytes/element) for dtype  addStorage getStorage setInsertPoint Type ' toTraceableStack OpaqueObject /pytorch/torch/custom_class.h def_pickle __obj_flatten__ Found no matching schema Await can't be None has been invalidated        Unable to cast from non-held to held instance (#Class& to Holder<#Class>)       /pytorch/torch/csrc/jit/python/init.cpp nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_nvfuser_clear_comparison_callback is deprecated and a no-op    nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_nvfuser_horizontal_mode is deprecated and a no-op      nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_nvfuser_can_be_enabled is deprecated and a no-op       nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_nvfuser_enabled is deprecated and a no-op      nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_nvfuser_single_node_mode is deprecated and a no-op     ERROR: only `stdout` and `stderr`       are supported as output options nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_set_nvfuser_guard_mode is deprecated and a no-op       nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_set_nvfuser_horizontal_mode is deprecated and a no-op  nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_set_nvfuser_single_node_mode is deprecated and a no-op nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_set_nvfuser_enabled is deprecated and a no-op  nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_nvfuser_set_comparison_callback is deprecated and a no-op      nvfuser is no longer supported in torch script, use _jit_set_nvfuser_skip_node_kind is deprecated and a no-op   Use _jit_set_fusion_strategy, bailout depth is deprecated. Setting to (STATIC,  __torch__.torch.classes.quantized.Conv3dPackedParamsBase        __torch__.torch.classes.quantized.LinearPackedParamsBase        Can not unpickle torch.jit._Await       Can not unpickle torch.futures.Future   _jit_decomposition_graph_for_node       _jit_register_shape_compute_graph_for_node      _jit_register_decomposition_for_schema  _jit_pass_propagate_shapes_on_graph_and_build_compute   _jit_pass_replace_old_ops_with_upgraders        _jit_pass_dce_allow_deleting_nodes_with_side_effects    _jit_pass_fuse_quantized_add_relu       _jit_pass_insert_prepack_unpack _jit_pass_dbr_quant_remove_redundant_aliases    _jit_pass_swap_functional_linear        _jit_pass_pattern_based_rewrite _jit_pass_custom_pattern_based_rewrite  _jit_pass_create_functional_graphs      _jit_pass_functional_to_inplace_activation      _jit_pass_inplace_to_functional_activation      _jit_pass_inline_functional_graphs      _jit_pass_refine_integer_values _jit_pass_complete_shape_analysis       _jit_pass_constant_propagation_immutable_types  _jit_erase_non_input_shape_information  _jit_set_nvfuser_skip_node_kind _jit_set_nvfuser_single_node_mode       _jit_set_nvfuser_horizontal_mode        _jit_nvfuser_set_comparison_callback    _jit_nvfuser_clear_comparison_callback  _jit_set_inline_everything_mode _jit_get_inline_everything_mode _jit_get_te_cuda_pointwise_loop_levels  _jit_set_te_cuda_pointwise_loop_levels  _jit_get_te_cuda_pointwise_block_count  _jit_set_te_cuda_pointwise_block_count  _jit_get_te_cuda_pointwise_block_size   _jit_set_te_cuda_pointwise_block_size   _jit_set_te_generate_block_code _jit_get_te_generate_block_code _jit_fuser_get_fused_kernel_code        _jit_pass_transform_conv1d_to_conv2d    _jit_pass_insert_prepacked_ops  _jit_pass_fuse_clamp_w_prepacked_linear_conv    _hack_do_not_use_clone_module_with_class        _jit_pass_vulkan_insert_prepacked_ops   _jit_pass_vulkan_fuse_clamp_w_prepacked_conv    _jit_pass_vulkan_fold_prepacking_ops    _jit_pass_vulkan_optimize_for_mobile    _jit_pass_metal_insert_prepacked_ops    _jit_pass_metal_fuse_clamp_w_prepacked_conv     _jit_pass_metal_fold_prepacking_ops     _jit_pass_metal_optimize_for_mobile     _jit_pass_filter_non_tensor_arguments   _jit_decay_packed_param_input_types     _check_schema_allow_fake_script_object  _maybe_call_torch_function_for_op_packet        Registers a type name to be treated as an opaque type (PyObject) in schema parsing.     Checks if a type name is registered as an opaque type.  _set_print_stack_traces_on_fatal_signal Automatically bound operator '  !args.empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/init.cpp":2256, please report a bug to PyTorch.         Unable to implement __obj_flatten__ for opaque objects. FusionBehavior only supported 'STATIC' or 'DYNAMIC', got:       false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/init.cpp":881, please report a bug to PyTorch.  Could not allocate memoryview object!   differentiable_op_executor_states       isString() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2388, please report a bug to PyTorch.   Got the following error when running the callback:      _get_caught_jit_exception_class_name    _get_caught_jit_exception_original_msg  _jit_debug_fuser_num_cached_kernel_specs        _jit_shape_compute_graph_for_node       _jit_pass_propagate_shapes_on_graph     _jit_pass_integer_value_refinement      _jit_set_symbolic_shapes_test_mode      _jit_symbolic_shapes_test_mode_enabled  _jit_pass_insert_observer_method_for_ondevice_ptq       _jit_pass_insert_quant_dequant  _jit_pass_insert_quant_dequant_for_ondevice_ptq _jit_pass_concat_frozen_linear  _jit_pass_fold_frozen_conv_add_or_sub   _jit_pass_fold_frozen_conv_mul_or_div   _jit_pass_fold_frozen_linear_bn _jit_pass_convert_frozen_ops_to_mkldnn  _jit_pass_fuse_frozen_conv_add_relu     _jit_pass_transpose_frozen_linear       _jit_pass_optimize_frozen_graph _jit_pass_optimize_for_inference        _jit_pass_replicate_dequantize  _jit_pass_quant_finalize_for_ondevice_ptq       _jit_pass_custom_pattern_based_rewrite_graph    _jit_pass_peephole_list_idioms  Interpret a JIT graph with given inputs without running any optimization passes on it   _jit_pass_constant_loop_unrolling       _jit_pass_constant_propagation  _jit_pass_erase_shape_information       _jit_pass_create_autodiff_subgraphs     _jit_pass_canonicalize_graph_fuser_ops  _jit_pass_specialize_autogradzero       _jit_override_can_fuse_on_cpu_legacy    _jit_texpr_set_fallback_allowed _jit_set_texpr_reductions_enabled       _jit_set_texpr_dynamic_shape_enabled    _jit_texpr_dynamic_shape_enabled        Can not pickle torch.jit._Await Can not pickle torch.futures.Future     write_record(): Passing Storage by data pointer is deprecated and will be an error in   the future, please pass the Storage object instead.     false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/init.cpp":249, please report a bug to PyTorch.  rhs.isIntrusivePtr() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h":377, please report a bug to PyTorch.       bytes) does not match expected size (  !hasStorage(name) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/serialization/storage_context.h":65, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/jit/serialization/storage_context.h hasStorage(name) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/serialization/storage_context.h":74, please report a bug to PyTorch.        !args.empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/init.cpp":2273, please report a bug to PyTorch.         n->owningGraph() == this && n->inBlockList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":1409, please report a bug to PyTorch.  ' cannot be traced. Only Tensors and (possibly nested) Lists, Dicts, and Tuples of Tensors can be traced        __getstate__ should take exactly one argument: self. Got:       self argument of __getstate__ must be the custom class type. Got        __getstate__ should return exactly one value for serialization. Got:    __getstate__'s return type should be a subtype of input argument of __setstate__. Got   Add argument value keys types should be strings.        key.isString() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/init.cpp":1957, please report a bug to PyTorch.  Unknown Exception Type                                hP8 x`H0 p`P@                                   *St14default_deleteIZN5torch3jit15initJITBindingsEP7_objectE13BufferAdapterE                    *ZN5torch3jit15initJITBindingsEP7_objectE13BufferAdapter        *ZZN5torch3jit15initJITBindingsEP7_objectENKUlRNS0_19PythonFutureWrapperEN8pybind118functionEE_clES4_S6_EUlRKNS5_6objectEE_     *ZZN5torch3jit15initJITBindingsEP7_objectENKUlRKN8pybind116objectEbmE_clES6_bmEUlPKvmE_         *ZN5torch6class_INS_3jit12OpaqueObjectEE12defineMethodINS1_L25register_opaque_obj_classMUlRKN3c1013intrusive_ptrIS2_NS6_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS2_EEEESD_E_EEEPNS1_8FunctionENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEET_SM_St16initializer_listINS_3argEEEUlRSt6vectorINS6_6IValueESaISS_EEE_   *ZN5torch6class_INS_3jit12OpaqueObjectEE12defineMethodIZNS3_10def_pickleINS1_L25register_opaque_obj_classMUlRKN3c1013intrusive_ptrIS2_NS7_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS2_EEEEE_ENS6_UlRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE_EEERS3_OT_OT0_EUlNS7_14tagged_capsuleIS2_EESN_E_EEPNS1_8FunctionESL_SQ_SL_St16initializer_listINS_3argEEEUlRSt6vectorINS7_6IValueESaIS13_EEE_                     *ZN5torch6class_INS_3jit12OpaqueObjectEE12defineMethodINS1_L25register_opaque_obj_classMUlRKN3c1013intrusive_ptrIS2_NS6_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS2_EEEEE0_EEEPNS1_8FunctionENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEET_SM_St16initializer_listINS_3argEEEUlRSt6vectorINS6_6IValueESaISS_EEE_     *ZN5torch6class_INS_3jit12OpaqueObjectEE12defineMethodINS1_L25register_opaque_obj_classMUlRKN3c1013intrusive_ptrIS2_NS6_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS2_EEEEE_EEEPNS1_8FunctionENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEET_SM_St16initializer_listINS_3argEEEUlRSt6vectorINS6_6IValueESaISS_EEE_      *St19_Sp_counted_deleterIPZN5torch3jit15initJITBindingsEP7_objectE13BufferAdapterSt14default_deleteIS4_ESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                     *ZZN5torch3jit15initJITBindingsEP7_objectENKUlRKSt6vectorISt10shared_ptrINS0_19PythonFutureWrapperEESaIS6_EEE_clESA_EUlRKN8pybind116objectEE_   ({%}, 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'bytes' (none) Future[ Future( _graph_repr has_hint is_nested_int is_int guard_bool guard_size_oblivious guard_or_false statically_known_true guard_or_true expect_true wrap_bool wrap_float wrap_int sym_not   Streams have a mix of device types: stream 0 is on      /pytorch/c10/core/impl/InlineStreamGuard.h  while stream   is on device  getDeviceTypeOfStreams , trying to set error:  setErrorInternal        Error already set on this Future:       Future is already marked completed      !completed() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":1232, please report a bug to PyTorch.  , got one on device  getDevicesOfStorages      Expected all data ptrs to be on a device of type        Expected all devices to be of the same type, but got a mismatch between         Expected devices to have indices, got  getTypeOfDevices sortAndDeduplicateDevices       schema_.returns().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/builtin_function.h":22, please report a bug to PyTorch.    /pytorch/aten/src/ATen/core/builtin_function.h BuiltinOpFunction        Non-default positional argument follows default argument. Parameter     !seen_default_arg || arg.kwarg_only() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/function_schema.h":342, please report a bug to PyTorch.    /pytorch/aten/src/ATen/core/function_schema.h checkSchema is_channels_last_strides_3d   is_channels_last_contiguous_3d is_channels_last_strides_2d      is_channels_last_contiguous_2d  Expected pother to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)    /pytorch/torch/csrc/utils/python_symnode.h      Expected pthird to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) dispatch_sym_ite_ sym_ite float_truediv int_truediv float_pow pow_by_natural int_floordiv sym_min sym_max sym_or sym_and maybe_as_int guard_int int_ guard_float    which are not among the expected device(s)     The result contained tensors residing on device(s)      Attempting to mark a completed Future as complete again. Note that a Future can only be marked completed once. ensureIsSubsetOfDevices markCompleted    constexpr c10::c10_string_view c10::util::detail::fully_qualified_type_name_impl() [with T = c10::tagged_capsule<torch::jit::OpaqueObject>; c10::c10_string_view = c10::basic_string_view<char>]         could not be converted to any of the known types.      constexpr c10::c10_string_view c10::util::detail::fully_qualified_type_name_impl() [with T = c10::intrusive_ptr<torch::jit::OpaqueObject>; c10::c10_string_view = c10::basic_string_view<char>] completed() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":1016, please report a bug to PyTorch.  Incompleted Await: fn can't be None     St22_Maybe_get_result_typeIZN5torch3jit19PythonFutureWrapper17add_done_callbackEN8pybind118functionEEUlRKSt10shared_ptrINS1_19PythonFunctionGuardEEE_vE         St22_Weak_result_type_implIZN5torch3jit19PythonFutureWrapper17add_done_callbackEN8pybind118functionEEUlRKSt10shared_ptrINS1_19PythonFunctionGuardEEE_E          St24_Weak_result_type_memfunIZN5torch3jit19PythonFutureWrapper17add_done_callbackEN8pybind118functionEEUlRKSt10shared_ptrINS1_19PythonFunctionGuardEEE_Lb0EE    FN3c1014FunctionSchemaERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEbE                 FSt6vectorIN3c1014FunctionSchemaESaIS1_EEvE                     St23enable_shared_from_thisIN5torch3jit19PythonFutureWrapperEE  FvRSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE          FvSt8functionIFvvEEE    FmPKvmE                 St17_Weak_result_typeIZN5torch3jit19PythonFutureWrapper17add_done_callbackEN8pybind118functionEEUlRKSt10shared_ptrINS1_19PythonFunctionGuardEEE_E               N8pybind116detail40type_caster_std_function_specializations17func_wrapper_baseE                 FRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEvE       St23enable_shared_from_thisIN5torch3jit5GraphEE                 FvRKSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE                         FvSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE                           FSt8optionalIN5torch3jit24ShapeComputeGraphMappingEERSt10shared_ptrINS1_5GraphEEPNS1_4NodeES9_E FbRKSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE                         FvRSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEbE                         FbRSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE          FvRN5torch3jit6ModuleEE         FvRN5torch3jit5GraphEE          N3c1011SymNodeImplE                             N3c1017SingleElementTypeILNS_8TypeKindE11ENS_10FutureTypeEEE    N3c1010FutureTypeE              N3c106ivalue6FutureE            N3c106ivalue5AwaitE             N5torch4impl17PythonSymNodeImplE                N5torch3jit8FunctionE                           N5torch3jit17BuiltinOpFunctionE N5torch3jit12OpaqueObjectE      N3c1013intrusive_ptrIN5torch3jit12OpaqueObjectENS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS3_EEEE                           N3c1014tagged_capsuleIN5torch3jit12OpaqueObjectEEE              N5torch3jit6python12IODescriptorE                               N5torch3jit20CompleteArgumentSpecE              N5torch3jit12ArgumentSpecE      N5torch3jit4CodeE               N5torch3jit13ExecutionPlanE     N5torch3jit8GradientE                           N5torch3jit18GraphExecutorStateE                                N6caffe29serialize19PyTorchStreamWriterE        19MobileOptimizerType                           N6caffe29serialize19PyTorchStreamReaderE                        N5torch3jit29DeserializationStorageContextE     N3c1013SchemaArgTypeE           N3c1014SchemaArgumentE          N5torch5utils10SchemaInfoE      N3c1014FunctionSchemaE          N3c108ArgumentE N3c109AliasInfoE                N5torch3jit19PythonFutureWrapperE                               ZN5torch3jit18PythonAwaitWrapperC4EN8pybind118functionENS2_5tupleEEUlvE_                        PFvRSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE         PFvSt8functionIFvvEEE                           ZN5torch3jit16SubgraphRewriter10runOnGraphERSt10shared_ptrINS0_5GraphEERKSt8functionIFbRKNS0_5MatchERKSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEPNS0_5ValueESt4hashISG_ESt8equal_toISG_ESaISt4pairIKSG_SI_EEEEEEd_UlS9_ST_E_        PFRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEvE      N5torch3jit5GraphE              PFvRKSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE                        PFvSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE                          N5torch3jit24ShapeComputeGraphMappingE                          PFSt8optionalIN5torch3jit24ShapeComputeGraphMappingEERSt10shared_ptrINS1_5GraphEEPNS1_4NodeES9_E                                PFbRKSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE                        PFvRSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEbE                        PFbRSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEEE         PFvRN5torch3jit6ModuleEE        PFvRN5torch3jit5GraphEE         N3c1012InferredTypeE                            PFN3c1014FunctionSchemaERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEbE                PFSt6vectorIN3c1014FunctionSchemaESaIS1_EEvE                    St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit19PythonFunctionGuardESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit19PythonFutureWrapperESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN6caffe29serialize19PyTorchStreamReaderESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                         St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit18PythonAwaitWrapperESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE St15_Sp_counted_ptrIPN3c1010FutureTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                           St5_BindIFZN5torch3jit19PythonFutureWrapper17add_done_callbackEN8pybind118functionEEUlRKSt10shared_ptrINS1_19PythonFunctionGuardEEE_S7_EE                       St15_Sp_counted_ptrIPN6caffe29serialize19PyTorchStreamReaderELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE     St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit29DeserializationStorageContextELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE  St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit19PythonFutureWrapperELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE            St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit18PythonAwaitWrapperELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE             ZN3c106ivalue6Future4thenIZN5torch3jit19PythonFutureWrapper4thenEN8pybind118functionEEUlRS1_E_EENS_13intrusive_ptrIS1_NS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS1_EEEET_NS_4Type24SingletonOrSharedTypePtrISG_EEEUlS8_E_  PFmPKvmE                        N8pybind116detail40type_caster_std_function_specializations12func_wrapperImJPKvmEEE             St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit5GraphEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                     St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit19PythonFutureWrapperEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE      ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {bool}, {@collections.abc.Set@set@[str]}, {@collections.abc.Set@set@[str]}) -> None       ({%}, {str}, {%}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}, {IValue | None}, {bool}, {% | None}) -> None                               ({%}, {str}, {str}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {bool}, {bool}) -> None         ({%}, {%}) -> None              ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> %              ({%}, {%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None  ({%}) -> None   ({%}, {str}) -> None            ({%}, {collections.abc.Callable[[@^typing_extensions.CapsuleType@!, @^@typing.SupportsInt@int@@!], @$@typing.SupportsInt@int@@!]}, {bool}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                  ({%}, {str}, {bool}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None        ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {%}) -> None                              ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> bool   ({%}) -> %      ({%}) -> tuple          ({%}) -> collections.abc.Callable               ({%}) -> object ({%}, {object}) -> None         ({%}, {collections.abc.Callable}) -> None                       ({%}, {collections.abc.Callable}) -> %          ({%}) -> object ({%}) -> bool                   () -> @collections.abc.Sequence@list@[%]        ({%}) -> %      ({%}) -> str                    ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]     ({%}) -> str    ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({str}, {bool}) -> %            ({%}, {str}) -> bool    ({%}) -> str            ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> @collections.abc.Set@set@[str] ({%}) -> str            ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}) -> bool   ({%}, {bool}) -> None   ({%}) -> bool           ({%}, {%}, {%}) -> % | None     ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}) -> None           () -> str               __torch__.torch.classes.quantized.Conv2dPackedPax                                         /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp type->kind() != TypeKind::OptionalType INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":59, please report a bug to PyTorch.  ONNX export supports at most one TensorList as input.   !has_tensor_list INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":65, please report a bug to PyTorch.        origin_inputs_index < origin_inputs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":92, please report a bug to PyTorch.      constant_node->kind() == prim::Constant INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":104, please report a bug to PyTorch.        constant_node->kind() == prim::Constant INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":108, please report a bug to PyTorch.        constant_node->kind() == prim::Constant INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":112, please report a bug to PyTorch.        list_node->kind() == prim::ListConstruct || list_node->kind() == prim::Constant INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":117, please report a bug to PyTorch.        list_node->kind() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":121, please report a bug to PyTorch.      constant_node->kind() == prim::Constant INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":131, please report a bug to PyTorch.        Unsupported input type of arg   n->graph_ == graph_ && !n->inBlockList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":1119, please report a bug to PyTorch.      Unused node was subsequently used        produced an incorrect number of outputs (expected       returned None for the output    (indicating conversion for that particular output is not supported),   but the network uses this output later  Error casting results of symbolic for   : expected to return list of op nodes, instead received type '' torch.onnx._internal.torchscript_exporter.utils torch.onnx._internal.torchscript_exporter.registration  is_registered_op INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx.cpp":600, please report a bug to PyTorch.       2) Register a symbolic method for the prim::PythonOp    1) Set operator_export_type to ONNX_FALLTHROUGH mode
   Try exporting with the following alternatives: 
        prim::PythonOp will be exported as is and without being inlined
         due to the following exception
        BlockToONNX: graph of old block:        ONNX graph being constructed during exception:
 After RemovePrintOps:  _caffe2_preallocated_outputs checkONNXCompatibility preprocessCaffe2Ops attr:: Unhandled scalar arg:  , type:   in Caffe2 operator:  After PreprocessCaffe2Ops:  appendNode Dangling node reference symbolic for  export_onnx_opset_version ':  is_registered_op prim::PythonOp expected too many scalar args expected too many inputs unexpected calling convention _run_symbolic_method _run_symbolic_function Unable to inline PythonOp:  after processSymbolicOutput:  after ToONNX:                         iJP1JP1gJP1JP1JP1JP1 fJP1lJP1JP1 f        *ZN5torch3jit10NodeToONNXEPNS0_4NodeEPNS0_5BlockENS_4onnx19OperatorExportTypesERN8pybind114dictERNS7_3setEEUlPNS0_5ValueEE_     pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch3jit5ValueE              N5torch3jit20ScalarAttributeValueIdLNS0_13AttributeKindE0EEE    N5torch3jit20VectorAttributeValueIdLNS0_13AttributeKindE1EEE    N5torch3jit20ScalarAttributeValueIN2at6TensorELNS0_13AttributeKindE8EEE         N5torch3jit5BlockE                              N5torch4onnx19OperatorExportTypesE      Unsupported types: complex, string      name.is_attr() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":842, please report a bug to PyTorch.  removeAttribute    	           After EvalPeepholeONNX:  /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/eval_peephole.cpp   name.is_attr() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":835, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/constant_fold.cpp   Constant folding - Invalid number of inputs found for opset 9 onnx::Slice op. Constant folding not applied.     Constant folding - Invalid number of inputs found for opset opset >= 10 onnx::Slice op. Constant folding not applied.   Constant folding - Invalid 'starts' or 'ends' inputs found for opset >= 10 onnx::Slice op. Constant folding not applied.        Constant folding - Invalid 'axes' input found for opset >= 10 onnx::Slice op. Constant folding not applied.     Constant folding - Invalid 'axes' or 'ends' inputs found for opset >= 10 onnx::Slice op. Constant folding not applied.  Constant folding - Invalid 'steps' input found for opset >= 10 onnx::Slice op. Constant folding not applied.    Constant folding - Invalid 'steps' or 'ends' inputs found for opset >= 10 onnx::Slice op. Constant folding not applied. Constant folding - Only steps=1 can be constant folded for opset >= 10 onnx::Slice op. Constant folding not applied.    Constant folding - unsupported opset version. Constant folding not applied.     Constant folding - Invalid 'axes' inputs found for opset 13 onnx::Unsqueeze op. Constant folding not applied.   Constant folding - Invalid 'axes' inputs found for opset 13 onnx::Squeeze op. Constant folding not applied.     Dimension with value 0 exceeds the input size dimensions.       inputTensorValues.size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/constant_fold.cpp":437, please report a bug to PyTorch.    inputTensorValues.size() == 3 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/constant_fold.cpp":204, please report a bug to PyTorch.    Constant folding - ONNX Range type:     Constant folding supported for only opsets >= 9. Constant folding not applied.  b->param_node() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/constant_fold.cpp":632, please report a bug to PyTorch.  inputTensorValues.size() == numInputs INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/constant_fold.cpp":586, please report a bug to PyTorch.    getValues: Unsupported kind of constant node found.     getValues: Input value not found amongst constant parameters. kindOf runTorchSlice_opset9 runTorchSlice_opset10 runTorchBackendForOnnx allowzero keepdims runTorchArange_opset11  is not supported. ConstantFoldONNX getValues After ConstantFoldONNX:  name.is_attr() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":828, please report a bug to PyTorch.  hasAttribute TensorAccessor expected   dims but tensor has  accessor    ohieeteteeeeexneePnm0m8oklPjgee(fejeeHieoeeesejeeeeeeeeeee8e8eeeepelenen	x	xvwuv	xut{{{{{{{t{h{\{P{D{8{,{ {{{zzzzzzzzzzzxzlz`zTzHz<z0z$zzz zyyyyy2x{1
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  	  	        N5torch3jit20VectorAttributeValueIlLNS0_13AttributeKindE5EEE                             shape.isComplete() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/constant_map.cpp":96, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/constant_map.cpp    GetCompleteShapeInto1DInt64Vector       Expected is_static() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)       old_key != new_key INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/constant_map.cpp":239, please report a bug to PyTorch.  static_size UpdateStrKey Rank/Shape Map:  (rank =  TypeReliable Map: (node  ),  UseInferredType Map: ShapeValue Map: InferredShape Map: SymbolDim Map: DimSymbol Map: opt_type INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp":188, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp  node->kind() == ::c10::onnx::If INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp":512, please report a bug to PyTorch.         then_block->outputs().size() == else_block->outputs().size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp":516, please report a bug to PyTorch.    InferShapeTypeForUninitializedOutput    UninitializedOutput - Invalid elem Type of ListTensor found.    Inferring type for prim::Uninitialized node from        before FixupONNXLoopBlockInputs:        after FixupONNXLoopBlockInputs:         node->blocks().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp":303, please report a bug to PyTorch.      after FixupONNXLoopNodeInputs:  after FixupONNXLoopBlockOutputs:        loop_node->blocks().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp":124, please report a bug to PyTorch.         loop_node->blocks().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp":53, please report a bug to PyTorch.  outputs_.size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":511, please report a bug to PyTorch.   after FixupONNXControlflowNodeOutputs:  output_size == new_outputs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp":363, please report a bug to PyTorch.       Graph before fixing controlflow:        Graph before fixing If shape type:      inputs_.size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":503, please report a bug to PyTorch.    then_block->outputs().size() == else_block->outputs().size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/fixup_onnx_controlflow.cpp":478, please report a bug to PyTorch.    Cannot infer shape and type for ONNX If with uninitialized output in both subblocks. Please check the model graph.      Graph after fixing controlflow:  ONNXOptionalNode ONNXMergeIfBlockOutputShapes FixupONNXLoopNodeInputs Unknown number type:  fromNumberType ConvertSequenceDependencies IsErasableSequence FixupONNXLoopNode ONNXFixupUninitializedOutput Rank isn't fixed      !current_contained.empty() && current_contained.size() == contained_types.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/jit_type_base.h":548, please report a bug to PyTorch.  withContained                            N5torch3jit20ScalarAttributeValueIN3c104Type24SingletonOrSharedTypePtrIS3_EELNS0_13AttributeKindE12EEE                          St15_Sp_counted_ptrIPN3c1010TensorTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                           pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1    ,
  	    Couldn't export Python method.  asking for parameterSlots of non-Module is_module() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/class_type.h":324, please report a bug to PyTorch.   asking for bufferWrittenSlots of non-Module     is_module() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/class_type.h":330, please report a bug to PyTorch.    encountered in handling model params.   This class type does not extend __getstate__ method.   /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/list_model_parameters.cpp   Fetch attributes for function:  is_parameter is_buffer Unknown type  Listed parameters as inputs:   t\D,䰤̰lT<$ܯįlD__torch__ __torch_mangle GetCallNodeVariableName functionCallSubstitution expect torch.nn.functional ' to aten::__interpolate ForwardCallScope scope:: Inner graph for method call  call_node->kind() == prim::CallFunction || call_node->kind() == prim::CallMethod INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_substitution.cpp":33, please report a bug to PyTorch.  /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_substitution.cpp   cur->input(0)->node()->kind() == prim::Constant INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_substitution.cpp":87, please report a bug to PyTorch.   r INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/jit_type_base.h":421, please report a bug to PyTorch.  ONNX function call substitution function: '     Function in ONNX function call substitution body:       call_node->kind() == prim::CallMethod INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_substitution.cpp":67, please report a bug to PyTorch.     Setting scope guard for forward call:   Graph current scope after node process:         Before function call substitution calls:        After function call substitution calls:     #
          nn.modules.contaainer.ModuleListaten::__interpol is an unexpected tensor scalar type    /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/helper.cpp  Node does not set sourceRange: ATenTypeToOnnxType_aux ONNX type  ONNXTypeToATenType Node does not set scope: Missing source range.
 Total   nodes. Including   constants. Missing scope.
   bccb,c<c\clcrcrcrcLccbbhh0h@g7h`gpgg7hggg7h7hgggg hh h/   t1.size() == t2.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/peephole.cpp":58, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/peephole.cpp        i < int64_t(t1.size()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/peephole.cpp":62, please report a bug to PyTorch.         !n->hasAttribute(attr::axis) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/peephole.cpp":133, please report a bug to PyTorch.  r INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/jit_type_base.h":433, please report a bug to PyTorch.  to_val->owningGraph() == node->owningGraph() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/peephole.cpp":634, please report a bug to PyTorch.  transpose->kind() == onnx::Transpose INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/peephole.cpp":889, please report a bug to PyTorch.  reshape->kind() == onnx::Reshape INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/peephole.cpp":892, please report a bug to PyTorch.      nllloss_output->kind() == onnx::Reshape INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/peephole.cpp":910, please report a bug to PyTorch.       Unsupported: ONNX export of prim::ListUnpack in opset   . Please try opset version 11. onnx::MaxPool composeTransposes fuseBroadcast expectRef replaceInputWithList fuseLogSoftmaxNllLoss After PeepholeOptimizeONNX    .
  ,
  
  
  	  J    2  1  &  $  #                             /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/preprocess_for_onnx.cpp After FuseWithListUnpack:  After ReplaceAddWithConcat:  After fuseListAndListUnpack:        aten::div(int a, int b) -> float        /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/prepare_division_for_onnx.cpp       After PrepareDivisionForONNX:  UpdateScalarTypeForInputs  not supported in ONNX.  RecoverScalarTypeForOutput    /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/scalar_type_analysis.cpp    ONNX Scalar Type Analysis - Scalar type:         of input tensor in operator:   typePtr != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/scalar_type_analysis.cpp":90, please report a bug to PyTorch.         CreateProfiledTensorTypeWithScalarType  n->outputs().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/scalar_type_analysis.cpp":393, please report a bug to PyTorch.  LowPrecisionCastNodeForStandardOps      output_scalar_type == input_tensor_type INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/scalar_type_analysis.cpp":409, please report a bug to PyTorch.   nullptr != n INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/scalar_type_analysis.cpp":367, please report a bug to PyTorch.      Before ScalarTypeAnalysisForONNX:       After ScalarTypeAnalysisForONNX:    :t.tputttttttttttvtjt^tRt>v2v&vvvvuuuuuuuuuu~urufuZuNuBu6u*uuuFt             	          -          <  $  &  #  %  ``````xp```````````hį|dL4쮦Ԯt\D,䭦ԭĭdܯ    
  graph(%input, %weight, %bias, %stride, %padding, %dilation, %output_padding, %groups, %w_scale, %w_zero_point):
        %r = quantized::conv_transpose2d(%input, %weight, %bias, %stride, %padding, %output_padding, %dilation, %groups, %w_scale, %w_zero_point)
        return (%r)        /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp        quantized per channel scales are expected as 1-d array. scale_shapes.size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":54, please report a bug to PyTorch.       quantized per channel zero points are expected as 1-d array.    zero_point_shapes.size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":68, please report a bug to PyTorch.  Unsupported qscheme for weight, got     version == 3 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":235, please report a bug to PyTorch.  elements.size() == 3 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":236, please report a bug to PyTorch.  Weight should always be present in serialized qconv.    weight INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":242, please report a bug to PyTorch.        Unexpected length of config_vals, expected      idx == config_vals.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":270, please report a bug to PyTorch.     version == "2" INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":296, please report a bug to PyTorch.        isTensorList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2075, please report a bug to PyTorch.       Unexpected length of conv_params_packed, expected       idx == conv_params_packed.numel() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":337, please report a bug to PyTorch.     itr->second.isTensor() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":393, please report a bug to PyTorch.        Unsupported input type. Expected TensorType, got        input_val->type()->isSubtypeOf(*TensorType::get()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/unpack_quantized_weights.cpp":416, please report a bug to PyTorch.    getValues: Quantized weight value not found amongst constant parameters.        
  graph(%input, %packed_weight, %w_scale, %w_zero_point):
        %r = quantized::linear(%input, %packed_weight, %w_scale, %w_zero_point)
        return (%r)  
  graph(%input, %packed_weight, %w_scale, %w_zero_point):
        %r = quantized::linear_relu(%input, %packed_weight, %w_scale, %w_zero_point)
        return (%r)     
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv1d(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)  
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv1d_relu(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)     
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv2d(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)  
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv2d_relu(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)     
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv3d(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)  
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv3d_relu(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)     
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv_transpose1d(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)        
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv_transpose2d(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)        
  graph(%input, %packed_params, %scale, %zero_point):
        %r = quantized::conv_transpose3d(%input, %packed_params, %scale, %zero_point)
        return (%r)        quantized::conv_transpose1d_unpack      quantized::conv_transpose2d_unpack      quantized::conv_transpose3d_unpack      n->graph_ == graph_ && !n->inBlockList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":1124, please report a bug to PyTorch.      After UnpackQuantizedWeights:  After insertPermutes:  CreateQuantizedWeights Unknown serialization version unpackQuantizedWeightsHelper Wrong tuple size. Unexpected flags set in  toTensorVector onnx:: quantized::linear_unpack quantized::conv1d_unpack quantized::conv2d_unpack quantized::conv3d_unpack prependNode per_tensor_affine per_channel_affine per_tensor_symmetric per_channel_symmetric Unrecognized qscheme:  /pytorch/c10/core/QScheme.h toString    per_channel_affine_float_qparams    T$t$$$4$Tried to cast a List< > to a List< >. Types mismatch. toTypedList       /pytorch/aten/src/ATen/core/List_inl.h  isIntList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":1981, please report a bug to PyTorch.  isList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2099, please report a bug to PyTorch.     ?@A???0A?? AA A???????????@                    FSt5tupleIJN2at6TensorESt8optionalIS1_EEES1_E   quantized::nchw2quantized::nhwc2
  graph(%input, %weight, %bias, %stride, %padding, %dilation, %groups, %w_scale, %w_zero_point):
        %r = quantized::conv2d(%input, %weight, %bias, %stride, %padding, %dilation, %groups, %w_scale, %w_zero_point)
           return (%r) _relu(%input, %weight, %bias, %stride, %padding, %dilation, %groups, %w_scale, %w_zero_point)
        return (%rr       node->kind() == aten::index_put || node->kind() == aten::index_put_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":164, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp     value_to_sorted_aliases_.find(root_v) != value_to_sorted_aliases_.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":598, please report a bug to PyTorch.     was modified by in-place operation, but we cannot find its updated value.      Please report a bug to PyTorch, and/or try to avoid using in-place operators on this value.     nullptr != found_alias INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":615, please report a bug to PyTorch.     ONNX Preprocess - Removing mutation from node   '. This changes graph semantics.        nullptr != newNode INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":354, please report a bug to PyTorch.         node->kind() == aten::copy_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":172, please report a bug to PyTorch.        Calling recordSetValue with old_v:      nullptr != clone_n INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":207, please report a bug to PyTorch.         basic_string::at: __n (which is %zu) >= this->size() (which is %zu)     n->kind() == aten::pop INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":265, please report a bug to PyTorch.     n->kind() == aten::Delete INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":283, please report a bug to PyTorch.  n->kind() == aten::_set_item INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":300, please report a bug to PyTorch.       Attribute is not part of model parameters. Cannot handle SetAttr and GetAttr nodes for :        After PrepareForRemoveMutations:        Graph after gatherAttrNameInitialValueMap       find_init_val != attr_name_value_map.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":766, please report a bug to PyTorch.         n->kind() == prim::GetAttr || n->kind() == prim::SetAttr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/remove_inplace_ops_for_onnx.cpp":768, please report a bug to PyTorch.   Graph after convertGetSetAttrToInplaceOps       Graph after convertInplaceOpsAndTrackAlias:  PrepareIndexPutForONNX Tracking   individual values. value_to_sorted_aliases_:  alias_to_value_:  Value[   Mapping to    Alias   map to  Finding alias for value:  at node  findAliasForValueAtNode More details: 
 Input   of node  Replacing   on block input: ' PrepareForRemoveMutations PrepareCopyForONNX  new_v:  After recordSetValue for in:  , out:  . tracker status: PrepareSetForONNX PrepareListPopForONNX PrepareListDeleteForONNX PrepareSetItemForONNX attribute:   is not materializable. replaceAttrWithInplaceOps  #
     e        /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp    input_node INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1670, please report a bug to PyTorch.       This is not a valid TimeSeries Node with type   axes_vector.size() <= input_shape.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1032, please report a bug to PyTorch.         axes_vector.size() == start_vector.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1033, please report a bug to PyTorch.        axes_vector.size() == end_vector.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1034, please report a bug to PyTorch.  axes_vector.size() == step_vector.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1035, please report a bug to PyTorch.         axis >= 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1040, please report a bug to PyTorch.        cur_step != 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1063, please report a bug to PyTorch.     type is missing, so it may result in wrong shape inference for the exported graph.     Please consider adding it in symbolic function. n && n->kind() == ::c10::onnx::SequenceEmpty INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1655, please report a bug to PyTorch.     t_type && t_type->scalarType().has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1656, please report a bug to PyTorch.       Incorrect number of elements provided as example outputs.       outputs_index <= graph->outputs().size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":2295, please report a bug to PyTorch.         Expected a sequence type, but received a non-iterable type in graph output index        THPVariable_Check(list_elem) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":2328, please report a bug to PyTorch.     THPVariable_Check(list_elem) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":2332, please report a bug to PyTorch.     Unsupported sequence with mixed element types in model outputs. ONNX supports only sequences of elements of the same data type. PyList_Check(unrolled_dict.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":2374, please report a bug to PyTorch.        Model output has unsupported type. See https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html#types. Got type:       PyTuple_Check(py_obj) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":2460, please report a bug to PyTorch.    outputs_index == graph->outputs().size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":2470, please report a bug to PyTorch.         i < graph->inputs().size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":2230, please report a bug to PyTorch.       Dynamic shape axis should be no more than the shape dimension for       Input tensor shape should have value.   Reshape node should have at least one input size > 0 when constant folding.     !input_shape_vector.empty() || !shape_vector.empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":454, please report a bug to PyTorch.      0 and -1 cannot both be present in `Shape` input of `Reshape` node, when `allowzero=1`. ComputeShapeFromReshape(), shape_ratio overflows, skip shape inference. There are no examples for shape_has_zero = true && minus_one_pos == -1. minus_one_pos != -1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":536, please report a bug to PyTorch.       output_rank.value().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":998, please report a bug to PyTorch.   Constant folding in symbolic shape inference fails:     n->inputs().size() == 2 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":765, please report a bug to PyTorch.   ONNX Expand input shape constraint not satisfied.       input_shape_value == reshape_value || input_shape_value == 1 || reshape_value == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":582, please report a bug to PyTorch.        `Shape` input to `Expand` should be a 1-D tensor. Instead got rank      expand_shape.value().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":1403, please report a bug to PyTorch.         ONNX Tile input shapes do not match.    input_shape.size() == reshape.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/shape_type_inference.cpp":600, please report a bug to PyTorch.      Running ONNX shape inference for node:  Cloned torch graph to run shape inference:      ONNX graph to run shape inference:      ONNX graph after shape inference:       Torch graph after shape inference:      ONNX shape inference fails with:        ONNXShapeTypeInference - Unsupported kind of constant node found.  is missing tensor datatype. ComputeShapeForSlice The shape inference of  UpdateReliable After ONNXAssignOutputShape ONNX set dynamic input shape. dynamic axes tensor names: ONNXSetDynamicInputShape Got dim_param: ComputeShapeFromReshape ProcessReshapeNode prim::ListConstruct onnx::Cast onnx::Constant onnx::Relu com.microsoft::Gelu aten::ATen onnx::LSTM ComputeConstantFolding ProcessBroadcastNode ComputeShapeFromExpand ComputeConstant ComputeShapeFromTile Original torch graph:   on graph:  ShapeInferenceError TypeInferenceError concrete_sizes.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/jit_type.h":725, please report a bug to PyTorch.      먨먨䴨먨Y㪨PPlﬨ8Ds    *ZZN5torch3jit12_GLOBAL__N_116CloneNodeToGraphEPNS0_4NodeESt10shared_ptrINS0_5GraphEERKSt3mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEN3c106IValueESt4lessISD_ESaISt4pairIKSD_SF_EEEiENKUlPNS0_5ValueEE_clESQ_EUlSQ_E_                              *ZN5torch3jit12_GLOBAL__N_116CloneNodeToGraphEPNS0_4NodeESt10shared_ptrINS0_5GraphEERKSt3mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEN3c106IValueESt4lessISD_ESaISt4pairIKSD_SF_EEEiEUlPNS0_5ValueEE_               pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1    1
  ,
  
  
  
  
  	  	                                        forward_node->kind() == prim::TracedModuleForward INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":1087, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp     env.find(v) != env.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":445, please report a bug to PyTorch.   Process function context for scope      !scopes.empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":131, please report a bug to PyTorch.    Initialized function context for scope  scope_ctxs.find(scope) != scope_ctxs.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":141, please report a bug to PyTorch.         ns_a.size() == ns_b.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":150, please report a bug to PyTorch.         ns_a[i]->kind() == ns_b[i]->kind() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":154, please report a bug to PyTorch.         false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":1003, please report a bug to PyTorch.     Process function context complete.      Attribute value difference for attribute        env.find(v) != env.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":456, please report a bug to PyTorch.   v_it != scope_ctxs_[scope_key_]->env_to_subgraph_.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":216, please report a bug to PyTorch.    Found outstanding annotated attribute   . Please ensure module instances of the same class have the same set of annotated attributes.   Cannot infer proper scope for node:     false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":602, please report a bug to PyTorch.      pos != std::string::npos INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":660, please report a bug to PyTorch.   Create and insert local function for scope:     Replace local function node in parent scope:    Parent total nodes after remove:        Export these module forward calls as functions:         ONNX function extraction cannot determine the scope for node:   ONNX function extraction cannot determine the scope for the above nodes.        no_scope_nlist.empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":831, please report a bug to PyTorch.     scope_attr_map_.find(scope_node->scope()) == scope_attr_map_.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/function_extraction.cpp":1141, please report a bug to PyTorch.        isBoolList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2063, please report a bug to PyTorch.         isDoubleList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2031, please report a bug to PyTorch.  forward_node got kind:  NodeOfMostRecentScope FunctionContext Process nodes of scope   from node  Unexpected attribute type  HasSameAttribute Process scope complete.  Scope name:  LocalFunctionDef domain Constructing graph for  Add input value   for outer scope value  ConstructFuncGraph inferred:: SetAttrName  from module  CreateFunctionDefNode ConvertScopeToFunction  nodes to remove:   parent total nodes:  Destroying node  No scope node count:  HandleNoScopeNodes Children scopes:  Node types: 
 Node count:  Main graph afterwards:  Local function definitions: Main graph:  ONNXTrackScopeAttributes Expected BoolList but got  toBoolList Expected DoubleList but got  toDoubleList  ]]]]]]h]P]8] ]]\\\\\x\`\H\0\ \\ \[[[[^!杩:m(zX @d@gd(gdfddddgde            *ZN5torch3jit4onnx12_GLOBAL__N_117FunctionExtractor18ConstructFuncGraphERNS3_15FunctionContextEEUlPNS0_5ValueEE_    #
  0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h":544, please report a bug to PyTorch.  expected double                N5torch3jit20VectorAttributeValueINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEELNS0_13AttributeKindE7EEE                 N5torch3jit20VectorAttributeValueIN2at6TensorELNS0_13AttributeKindE9EEE         LocalFunctionDefScope name ( ) does not contain ' parseNameFromScope    /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/naming.cpp                          *N5torch3jit4onnx12_GLOBAL__N_117NodeNameGeneratorE             *N5torch3jit4onnx12_GLOBAL__N_123ScopedNodeNameGeneratorE Unknown scalar type. torch.ops Can't hash IValues with tag '  to Tensor Unable to cast  set_wrapped_number  to None Cannot cast   but instead found type  Expected a member of   was missing attribute   but object Tried to cast object to type  _qualified_name Assigning the object  Object of type  ' to type  Could not cast attribute '  to a Python object _create_named_tuple __torch__.torch.classes  is not found.  /pytorch/aten/src/ATen/core/Dict_inl.h  dim() == 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/TensorImpl.h":1370, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/jit/python/pybind_utils.cpp cannot extract float from tensor with meta storage      cannot extract int from tensor with meta storage        cannot extract bool from tensor with meta storage        had a different number of elements than type   turn it into a user defined TorchScript class?   to an interface fails because the value is not a TorchScript compatible type, did you forget to         is not compatible with interface       toIValue() cannot handle converting to type:    tensor.device().is_cpu() || (tensor._is_zerotensor() && tensor.dim() == 0) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/pybind_utils.cpp":588, please report a bug to PyTorch.     Missing cases in 'toPyObject' wrapped number handling! Can't convert    TupleElements: invalid index Index =    classType INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/pybind_utils.cpp":738, please report a bug to PyTorch.      Missing cases in 'toPyObject'! Can't convert    Overloaded torch operator invoked from Python failed to match any schema:
      calling a JIT operator for dispatch key is not supported        /pytorch/torch/csrc/jit/runtime/operator.h                              pX@(hP8 p`@H Hp XddP)')(''))))()()))))t(@8C1 A`>@:9G898 @?=`=655P51>>1H?=1707 7E6 54@=11143p3@1>M,H,H,H,H,HK,H,H,H,H,J,H,H,H,HI,H,H,H,H,H,H,H,H,H,H,H,H,H,H,H,HJIDH{Lz4{x{4z$ts<y,xwtqpip<on\r<r<tldlpikkpiji{1{1{{1{1{{|1{1{1{1{1{1{1{1{1{1{1{1{1{1{1{1{1{{    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        slot < attributes_.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/class_type.h":145, please report a bug to PyTorch.  getAttributeName   x`H0 诫ЯpX@(஫ȮhP8 حx`H0 謫Ь_extract_tensors  (aka NamedTuple(      Expected ComplexDouble but got  isComplexDouble() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":159, please report a bug to PyTorch.  _get_python_class  Unknown reference to ScriptClass        . (Did you forget to import it?) _python_cu     Cannot extract tensors from value:  ROkRSSSSRS>RSSSSSR
Cast error details:  
 Python error details:       torch._library.fake_class_registry       is expected to be a FakeScriptObject of  find_fake_class wrapped_obj  argument(s). Declaration:   argument(s) but received  () expected at most   positional argument(s) but  () takes  FakeScriptObject '. Declaration:        was/were given.  Declaration:  () is missing value for argument '      N3c106ivalue13ComplexHolderE    N3c106ivalue17StreamData3HolderE                N3c1013RRefInterfaceE           N3c106ivalue14PyObjectHolderE   N3c106ivalue10EnumHolderE                       N5torch3jit18schema_match_errorE                                N3c106ivalue22ConcretePyObjectHolderE           N5torch3jit10ScriptListE                        ZZNK5torch3jit8Operator26getOperationForDispatchKeyEN3c1011DispatchKeyEENKUlRKNS1_11C10OperatorEE_clES6_EUlRSt6vectorINS2_6IValueESaIS9_EEE_    N5torch3jit10ScriptDictE        N3c107CapsuleE  N5torch3jit15CompilationUnitE   St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit15CompilationUnitEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE          ? :;/5<'06!*=3%(17"+>9.4& )2$
8-#	,*ZN5torch3jitL25convertSubgraphToSubBlockEPNS0_5BlockEEUlPNS0_5ValueEE_ 

                      *ZN5torch3jit12_GLOBAL__N_133EncapsulateInplaceIndexPutForONNXEPNS0_4NodeEEUlPNS0_5ValueEE_     *ZN5torch3jit12_GLOBAL__N_133EncapsulateInplaceIndexPutForONNXEPNS0_4NodeEEUlPNS0_5ValueEE0_    onnx::PlaceholdeError: Cannot export ellipsis indexing for input        of unknown rank. Check https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html#indexing       cur_dim == dim INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/pattern_conversion/pattern_conversion.cpp":137, please report a bug to PyTorch.   /pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/pattern_conversion/pattern_conversion.cpp   (slice->inputs()).size() == 5 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/pattern_conversion/pattern_conversion.cpp":38, please report a bug to PyTorch.      Expected aten::slice or aten::select.  (int64_t)dim_index_map.size() == cur_dim INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/pattern_conversion/pattern_conversion.cpp":172, please report a bug to PyTorch.         old_node->blocks().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/pattern_conversion/pattern_conversion.cpp":296, please report a bug to PyTorch.   index_i != dim_index_map.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/pattern_conversion/pattern_conversion.cpp":197, please report a bug to PyTorch.   ReshapeToAdvancedIndexingFormat Check https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html#indexing for details    Only consecutive 1-d tensor indices are supported in exporting aten::index_put to ONNX. index_i != dim_index_map.end() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/passes/onnx/pattern_conversion/pattern_conversion.cpp":220, please report a bug to PyTorch.  for details. MergeSliceAndSelectToIndices ConvertSliceToIndex onnx::Placeholder ConvertIndexPutToONNX Unexpected node kind                       ܬܬܬܬܬܬyܬeܬQܬ=ܬ)ܬܬܬ۬۬۬۬۬۬u۬a۬M۬9۬%۬۬ ۬ڬݬ                pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1    #
  !  ]  Not enough Variables given to unflatten Too many Variables given to unflatten   Only tuples, lists and Variables are supported as JIT inputs/outputs. Dictionaries and strings are also accepted, but their usage is not recommended. Here, received an input of unsupported type:              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        _get_custom_class_python_wrapper        type INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_custom_class.cpp":61, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/jit/python/python_custom_class.cpp  Tried to instantiate class '{}.{}', but it does not exist! Ensure that it is registered via torch::class_       Custom C++ class: '{}' does not have an '__init__' method bound. Did you forget to add '.def(torch::init<...>)' to its registration? ScriptClassFunction {} does not exist __torch__.torch.classes.                     FFFXGFFF\I4I\III4IlIJxJJKJxJJ                ({str}, {str}) -> %     ({%}) -> str            ({%}, {str}) -> %                               ({*args}, {**kwargs}) -> object pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        callee.getSchema().returns().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/pybind_utils.h":1151, please report a bug to PyTorch.        Expected values in the stack after execution but found none runAndInsertCall            N5torch14AttributeErrorE                        N5torch3jit22ScriptClassFunctionPtrE            N5torch3jit11ScriptClassE                       ZN5torch3jit30invokeScriptFunctionFromPythonERNS0_8FunctionERKNS0_11tuple_sliceERKN8pybind116kwargsEEUlRNS0_5GraphERKNS0_13MatchedSchemaEE_                     ZN5torch3jit28invokeScriptMethodFromPythonERNS0_6MethodERKNS0_11tuple_sliceERKN8pybind116kwargsEEUlRNS0_5GraphERKNS0_13MatchedSchemaEE_                         ({%}, {*args}, {**kwargs}) -> object    Unable to infer type of dictionary:     data.isGenericDict() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_dict.h":51, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/jit/python/python_dict.h ScriptDictKeyIterator ScriptDictIterator ScriptDict         褭ФpX@(࣭ȣhP@0  Т0h<<dL        ({%}, {dict}) -> None   ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> %              ({%}, {object}) -> None                         ({%}, {object}, {object}) -> None               ({%}, {object}) -> object       ({%}, {object}) -> object       ({%}) -> object ({%}) -> object ({%}) -> object ({%}) -> %      ({%}) -> object ({%}) -> %      ({%}) -> object pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N8pybind119key_errorE           N5torch3jit21ScriptDictKeyIteratorE                             N5torch3jit18ScriptDictIteratorE                                St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10ScriptDictESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE         St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10ScriptDictELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                     St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit10ScriptDictEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE       op->outputs().size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_interpreter.cpp":29, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/python/python_interpreter.cpp    for return value but instead got value of type  createPythonOperation 
Value:   expected value of type                 *ZN5torch3jit12_GLOBAL__N_121createPythonOperationEPKNS0_4NodeEEUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS7_EEE_                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                dddddddddddddddd0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_ir.cpp":171, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/python/python_ir.cpp    static_cast<bool>(pyobj) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_ir.cpp":173, please report a bug to PyTorch.  n_scalars == scalar_args.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_ir.cpp":175, please report a bug to PyTorch.   n_tensors == inputs().size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_ir.cpp":176, please report a bug to PyTorch.      set_global_print_source_ranges  graph_output_to_symbolic_shape_dim      move_before_topologically_valid move_after_topologically_valid  Add input to graph with optional name seed      ' is not an instance of 'none'  b->owningGraph() == this INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/ir/ir.h":1402, please report a bug to PyTorch.      !variable.requires_grad() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_ir.cpp":734, please report a bug to PyTorch.         !v.requires_grad() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_ir.cpp":719, please report a bug to PyTorch.  lint_python <python_value> __self__ create_from_tensor annotation_str partial_eval_shape_graph isAfter getMethodNames elements is_interface_type isSubtypeOf with_dtype varyingSizes symbolic_sizes containedTypes scalar_args cconv zs zs_ tys tys_ ty_ ival gs_ is_ fs_ namedInput getModuleHierarchy outputsAt inputsAt owningBlock matches outputsSize inputsSize hasMultipleOutputs registerOutput addInputToBlock addNode owningNode paramNode returnNode toIValue requiresGrad setTypeAs insertConstant makeMultiOutputIntoTuple insertGraph insert_point_guard createClone createCudaFusionGroup createFusionGroup return_node param_node permuteInputs dump_alias_db has_writers AliasDb to_graphviz_str global_print_source_ranges descend_function_calls isFrozen node_attr_to_name onnx_file_path add_node_names custom_opsets keep_initializers_as_inputs strip_doc_string operator_export_type defer_weight_export dynamic_axes initializers _export_onnx google_printer _pretty_print_onnx findNode Find Node findAllNodes Find all nodes addInput eraseInput eraseOutput insertPoint inferTypeFrom debugName setDebugName replaceAllUsesWith replaceAllUsesAfterNodeWith copyMetadata isCompleteTensor sourceRange replaceInput replaceInputWith insertBefore insertAfter isBefore moveAfter moveBefore removeInput removeAllInputs destroy hasUses addOutput scopeName isNondeterministic blocks addBlock mustBeNone copyAttributes hasAttributes attributeNames ival_ ts_ z_ pyname with_device AnyType SymIntType SymBoolType TensorType getInferred StringType DeviceObjType _GeneratorType StreamObjType PyObjectType NoneType TupleType UnionType ListType ofInts ofTensors ofFloats ofComplexDoubles ofBools ofStrings getElementType DictType getKeyType getValueType OptionalType ofTensor RRefType FutureType AwaitType ClassType EnumType InterfaceType getMethod InferredType Use _ShapeComputeGraphMapping  defined in ( (no schema) torch.jit._ir_utils cannot pass None in inputs RRef[ expected a   but found a       бx бկկׯׯׯׯׯׯ}ׯqׯeׯYׯMׯAׯ5ׯ)ׯׯׯׯ֯֯֯֯֯֯֯֯֯֯֯u֯i֯]֯Q֯E֯<֯3֯*֯!֯֯֯֯կկկկEEEtFEEE                *ZZN5torch3jit20initPythonIRBindingsEP7_objectENKUlRNS0_5GraphEPNS0_4NodeEN8pybind116objectEE_clES4_S6_S8_EUlPNS0_5ValueEE_     ({%}, {str}) -> None            ({%}, {%}) -> None              ({%}, {str}) -> None            ({%}, {str}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[object]}) -> None            ({%}, {str}) -> None            ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}, {%}) -> None         ({%}, {%}) -> None                              ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None             ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None             ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[%, @typing.SupportsInt@int@]    ({%}) -> %              ({%}, {%}) -> bool      ({%}) -> str    ({%}) -> bool   ({%}) -> %                              ({%}) -> 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  /pytorch/torch/csrc/jit/ir/attributes.h                 FN3c1016SingletonTypePtrINS_7AnyTypeEEEvE                       FN3c1016SingletonTypePtrINS_10NumberTypeEEEvE                   FN3c1016SingletonTypePtrINS_7IntTypeEEEvE                       FN3c1016SingletonTypePtrINS_10SymIntTypeEEEvE                   FN3c1016SingletonTypePtrINS_11SymBoolTypeEEEvE                  FN3c1016SingletonTypePtrINS_9FloatTypeEEEvE                     FN3c1016SingletonTypePtrINS_11ComplexTypeEEEvE                  FRKSt10shared_ptrIN3c1010TensorTypeEEvE                         FSt10shared_ptrIN3c1010TensorTypeEEvE                           FN3c1016SingletonTypePtrINS_8BoolTypeEEEvE                      FN3c1016SingletonTypePtrINS_10StringTypeEEEvE                   FN3c1016SingletonTypePtrINS_13DeviceObjTypeEEEvE                FN3c1016SingletonTypePtrINS_13GeneratorTypeEEEvE                FN3c1016SingletonTypePtrINS_13StreamObjTypeEEEvE                FN3c1016SingletonTypePtrINS_12PyObjectTypeEEEvE                 FN3c1016SingletonTypePtrINS_8NoneTypeEEEvE                      FSt10shared_ptrIN3c108ListTypeEEvE                              FN3c104Type24SingletonOrSharedTypePtrIS0_EEvE   N3c109NamedTypeE        N3c107AnyTypeE          N3c1017SingleElementTypeILNS_8TypeKindE13ENS_8RRefTypeEEE       N3c108RRefTypeE N3c109FloatTypeE                N3c1011ComplexTypeE             N3c1010SymIntTypeE              N3c1011SymBoolTypeE     N3c107IntTypeE          N3c108BoolTypeE N3c1010StringTypeE              N3c1013GeneratorTypeE           N3c1013DeviceObjTypeE           N3c1013StreamObjTypeE           N3c1012PyObjectTypeE                            N5torch3jit20ScalarAttributeValueIN3c107complexIdEELNS0_13AttributeKindE2EEE                    N5torch3jit20VectorAttributeValueIN3c104Type24SingletonOrSharedTypePtrIS3_EELNS0_13AttributeKindE13EEE                          N5torch3jit20ScalarAttributeValueIN3c106IValueELNS0_13AttributeKindE14EEE       N5torch3jit8PythonOpE           N5torch3jit16ConcretePythonOpE  N5torch3jit7AliasDbE            N5torch3jit3UseE                                N8pybind116detail14iterator_stateINS0_15iterator_accessIPKPN5torch3jit5ValueERS7_EELNS_19return_value_policyE6ES8_S8_S9_JEEE    N8pybind116detail14iterator_stateINS0_15iterator_accessIN5torch3jit32generic_graph_node_list_iteratorINS4_4NodeEEEPS6_EELNS_19return_value_policyE6ES7_S7_S8_JEEE                               N8pybind116detail14iterator_stateINS0_15iterator_accessIPKPN5torch3jit5BlockERS7_EELNS_19return_value_policyE6ES8_S8_S9_JEEE    PFN3c1016SingletonTypePtrINS_7AnyTypeEEEvE                      PFN3c1016SingletonTypePtrINS_10NumberTypeEEEvE                  PFN3c1016SingletonTypePtrINS_7IntTypeEEEvE                      PFN3c1016SingletonTypePtrINS_10SymIntTypeEEEvE                  PFN3c1016SingletonTypePtrINS_11SymBoolTypeEEEvE                 PFN3c1016SingletonTypePtrINS_9FloatTypeEEEvE                    PFN3c1016SingletonTypePtrINS_11ComplexTypeEEEvE                 PFRKSt10shared_ptrIN3c1010TensorTypeEEvE                        PFSt10shared_ptrIN3c1010TensorTypeEEvE                          PFN3c1016SingletonTypePtrINS_8BoolTypeEEEvE                     PFN3c1016SingletonTypePtrINS_10StringTypeEEEvE                  PFN3c1016SingletonTypePtrINS_13DeviceObjTypeEEEvE               PFN3c1016SingletonTypePtrINS_13GeneratorTypeEEEvE               PFN3c1016SingletonTypePtrINS_13StreamObjTypeEEEvE               PFN3c1016SingletonTypePtrINS_12PyObjectTypeEEEvE                PFN3c1016SingletonTypePtrINS_8NoneTypeEEEvE                     PFSt10shared_ptrIN3c108ListTypeEEvE                             PFN3c104Type24SingletonOrSharedTypePtrIS0_EEvE                  St15_Sp_counted_ptrIPN3c108EnumTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                              St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit4WrapINS1_5ValueEEESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit4WrapINS1_4NodeEEESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE    St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit4WrapINS1_5BlockEEESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit7AliasDbESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE             St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN3c1012InferredTypeESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE             St15_Sp_counted_ptrIPN3c108RRefTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                              St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit7AliasDbELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                         St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit5GraphELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                           St15_Sp_counted_ptrIPN3c109UnionTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                             St15_Sp_counted_ptrIPN3c1012OptionalTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                         St15_Sp_counted_ptrIPN3c109ClassTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                             St15_Sp_counted_ptrIPN3c1013InterfaceTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                        St15_Sp_counted_ptrIPN3c1012InferredTypeELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                         St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit3UseEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                       St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit3UseEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support30shared_ptr_parent_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                St19_Sp_counted_deleterIPN3c104TypeEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                            St19_Sp_counted_deleterIPN3c1012InferredTypeEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   ({%}) 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out of range KbKDK&KKJJJJrJTJ6JJIKIIIIdIFI(I
IHHHHH                        γγγpγpγγγϳϳϳ<гϳϳϳ        ({%}, {list}) -> None   ({%}) -> list           ({%}, {list}) -> None                           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {object}) -> None             ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> object     ({%}) -> object ({%}, {collections.abc.Iterable}) -> None       ({%}, {list}) -> None   ({%}) -> None           ({%}, {object}) -> None         ({%}, {object}) -> None         ({%}, {object}) -> @typing.SupportsInt@int@     ({%}) -> %      ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {slice}, {list}) -> None                  ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {object}) -> None             ({%}, {slice}) -> %             ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> object     ({%}, {object}) -> object       ({%}) -> object ({%}) -> object ({%}) -> object ({%}) -> %      ({%}) -> object pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch3jit18ScriptListIteratorE                                St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10ScriptListESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE         St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10ScriptListELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                     St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit10ScriptListEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE TracerWarning TracingState push_scope pop_scope current_scope set_graph _tracer_warn_use_python argument_names var_name_lookup_fn _create_graph_by_tracing _get_tracing_state _set_tracing_state _get_value_trace _set_value_trace _tracer_set_force_outplace <TracingState  torch.tracer     tracing_state INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_tracer.cpp":280, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/python/python_tracer.cpp        tracing_state INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_tracer.cpp":271, please report a bug to PyTorch.         _tracer_set_get_unique_name_fn  The traced function didn't return any values! Side-effects are not captured in traces, so it would be a no-op.                          8Ȕ    *ZN5torch3jit6tracer28createGraphByTracingWithDictERKN8pybind118functionERKNS2_4dictERKSt6vectorIN3c106IValueESaISB_EES5_bbPNS0_6ModuleERKS9_INSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaISN_EEEUlSF_E_              *ZN5torch3jit6tracer28createGraphByTracingWithDictERKN8pybind118functionERKNS2_4dictERKSt6vectorIN3c106IValueESaISB_EES5_bbPNS0_6ModuleERKS9_INSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaISN_EEEUlRKN2at6TensorEE_   *ZN5torch3jit6tracer20createGraphByTracingERKN8pybind118functionESt6vectorIN3c106IValueESaIS8_EES5_bbPNS0_6ModuleERKS6_INSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaISI_EEEUlSA_E_    *ZN5torch3jit6tracer20createGraphByTracingERKN8pybind118functionESt6vectorIN3c106IValueESaIS8_EES5_bbPNS0_6ModuleERKS6_INSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaISI_EEEUlRKN2at6TensorEE_                         *ZZN5torch3jit6tracer24initPythonTracerBindingsEP7_objectENKUlRKN8pybind118functionEE_clES7_EUlRKN2at6TensorEE_                 ({bool}) -> None                ({collections.abc.Callable}) -> None            ({torch.Tensor}, {%}) -> None   ({torch.Tensor}) -> %   ({%}) -> None   () -> %         () -> None      ({%}) -> %              ({%}, {%}) -> None      ({%}) -> str    ({%}) -> None           ({%}, {str}) -> None    ({%}) -> str    ({%}) -> str                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                St23enable_shared_from_thisIN5torch3jit6tracer12TracingStateEE  FSt4pairISt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEESt6vectorIN3c106IValueESaIS7_EEERKN8pybind118functionES9_SE_bbPNS2_6ModuleERKS5_INSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaISM_EEE       N5torch3jit6tracer12TracingStateE                               PFSt4pairISt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEESt6vectorIN3c106IValueESaIS7_EEERKN8pybind118functionES9_SE_bbPNS2_6ModuleERKS5_INSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESaISM_EEE      St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit6SourceESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE              St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit6tracer12TracingStateELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE            St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit6tracer12TracingStateEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE      ({collections.abc.Callable}, {@collections.abc.Sequence@list@[IValue]}, {collections.abc.Callable}, {bool}, {bool}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> tuple[%, @collections.abc.Sequence@list@[IValue]] 
 is an Atom      /pytorch/torch/csrc/jit/frontend/tree.h stringValue can only be called on TK_STRING stringValue function_names type_names opname_to_num_args zipfile invalid _compile_graph_to_code_table _jit_script_compile _jit_script_compile_overload _jit_script_class_compile _jit_script_interface_compile _parse_source_def parse_type_comment import_ir_module import_ir_module_from_buffer _load_for_lite_interpreter _backport_for_mobile _get_model_bytecode_version _get_model_extra_files _nn_module_to_mobile _get_model_ops_and_info _export_operator_list _jit_clear_class_registry _create_function_from_graph _ivalue_debug_python_object _logging_set_logger _set_graph_executor_optimize _get_graph_executor_optimize _create_module_with_type _create_object_with_type _export_opnames _resolve_type _resolve_type_from_object _run_emit_module_hook _jit_is_script_object _get_file_format _save_parameters _load_mobile_module_from_file _load_jit_module_from_file _load_jit_module_from_bytes _save_mobile_module _save_jit_module _save_mobile_module_to_bytes _save_jit_module_to_bytes _pickle_save _pickle_load_obj Tried to serialize object  max_version __torch__.PlaceholderModule _create_hooks equals set_parameter_dict set_parameter_list set_module_list set_module_dict add_ignored_attributes add_constant Run _set_ignore_amp get_debug_state save_to_buffer drop_all_functions get_class get_interface get_functions find_function run_method find_method _retrieve_traced_inputs _get_forward_pre_hooks _get_forward_hooks _register_attribute _define _replicate_for_data_parallel _method_names _has_method hasattr __setattr__ getattr _get_method __copy__ ScriptObjectProperty DeepCopyMemoTable _UpgraderEntry bumped_at_version upgrader_name old_schema _UpgraderRange ScriptModuleSerializer code_dir .data/ts_code/code/ write_files storage_context SerializationStorageContext get_or_add_storage _use_flatbuffer _save_mobile_debug_info _save_for_mobile _save_to_buffer_for_mobile _set_optimized dump_to_str store_inputs input_tuple _create_method_from_trace input_dict code_with_constants LiteScriptModule BufferDict ErrorReport what call_stack CompilationUnit _frames_up lang should_mangle create_function ScriptFunction inlined_graph ScriptMethod raw_owner _generate_upgraders_graph _get_version_calculator_flag _create_function_from_trace CallStack _get_upgraders_map_size _dump_upgraders_map _test_only_populate_upgraders _test_only_remove_upgraders merge_type_from_type_comment _get_max_operator_version _get_operator_version_map _get_upgraders_entry_map _get_upgrader_ranges OperatorInfo num_schema_args _jit_set_emit_hooks _jit_get_emit_hooks _propagate_shapes _ivalue_tags_match _jit_debug_module_iterators FileCheck check_not check_same check_next check_count check_dag check_source_highlighted check_regex exactly Check Count test_file checks_file new_settings add_attribute add_function_attribute add_builtin_function add_forward_hook add_forward_pre_hook add_module add_overload set_poisoned add_failed_attribute add_ignored_attribute build ConcreteModuleType py_class from_jit_type get_constants get_attributes get_modules is_ignored_attribute LoggerBase AggregationType AVG LockingLogger set_aggregation_type get_counter_val NoopLogger checkOverloadDecl __torch_script_memo_table is_exporting _torchdynamo_inline __wrapped__ ScriptObject < can't set attribute Tried to deepcopy object   on parameter   on parameter " ". is_inferred_type Because " script_compile_function torch.script.compile Found   on argument   Did not find type for param  get_function torch.script.class register_type Tried to deserialize class  Tried to deserialize object  named_parameters_r named_buffers_r named_attributes named_attributes_r internalToPointer Expected Future but got  toFuture __not__ __abs__ __inv__ __neg__ __pos__ __pow__ __concat__ __iconcat__ __imatmul__ __ipow__ __itruediv__      _replace_overloaded_method_decl _import_ir_module_from_package  _load_for_lite_interpreter_from_buffer  _backport_for_mobile_from_buffer        _backport_for_mobile_to_buffer  _backport_for_mobile_from_buffer_to_buffer      _get_model_bytecode_version_from_buffer _get_model_extra_files_from_buffer      _get_mobile_model_contained_types       _get_mobile_model_contained_types_from_buffer   _get_model_ops_and_info_from_buffer     _quantize_ondevice_ptq_dynamic  _last_executed_optimized_graph  Retrieve the optimized graph that was run the last time the graph executor ran on this thread   _load_mobile_module_from_bytes  _get_module_info_from_flatbuffer        hookDefs.size() == hookRcbs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":2369, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp  preHookDefs.size() == preHookRcbs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":2370, please report a bug to PyTorch.       self.type()->name() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":925, please report a bug to PyTorch.     which does not have a __getstate__ method defined!      THPDevice_Check(map_location.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":2011, please report a bug to PyTorch.    THPDevice_Check(map_location.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":1999, please report a bug to PyTorch.    _create_methods_and_properties  _debug_flush_compilation_cache  _create_method_from_trace_with_dict     _calculate_package_version_based_on_upgraders   _create_function_from_trace_with_dict   _test_only_add_entry_to_op_version_map  _test_only_remove_entry_to_op_version_map       _debug_set_autodiff_subgraph_inlining   _debug_set_fusion_group_inlining        _debug_get_fusion_group_inlining        _propagate_and_assign_input_shapes      _enable_mobile_interface_call_export    _set_should_use_format_with_string_table        Overload must have same number of parameters
   new_params.size() == old_params.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":194, please report a bug to PyTorch.  Overload parameters must have the same names
   new_params[i].ident().name() == old_params[i].ident().name() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":200, please report a bug to PyTorch.    createResolutionCallbackFromFrame       Attempted to call get_debug_state on a Module without a compiled forward()      fn->isGraphFunction() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":1594, please report a bug to PyTorch.  'CompilationUnit' has no attribute '{}' THPDevice_Check(map_location.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":1979, please report a bug to PyTorch.    THPDevice_Check(map_location.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":1933, please report a bug to PyTorch.    THPDevice_Check(map_location.ptr()) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":1958, please report a bug to PyTorch.    During PT2 exporting, we encountered TorchScripted function     When tracing through it, we cannot find its _torchdynamo_inline attribute,      which stores non scripted kcallable.    Please file an issue to PyTorch if you see this error.  py::hasattr(args[0], py::str("_torchdynamo_inline")) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":1493, please report a bug to PyTorch.   Could not allocate slice object!        <torch.ScriptObject object at   '{}' is not implemented for {}   must have exactly 2 arguments! __setstate__ method for class   setstate_schema.arguments().size() == 2 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":891, please report a bug to PyTorch.         which does not have a __setstate__ method defined!      Mutable default parameters are not supported because Python binds them to the function   and they persist across function calls.
 As a workaround, make the default None and instantiate         the default parameter within the body of the function. Found   Expected a default value of type        type_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/function_schema.h":118, please report a bug to PyTorch.    " was not annotated with an explicit type       it is assumed to be type 'Tensor'.      defined_functions.size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":423, please report a bug to PyTorch.   name.name() == def.name().name() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":1701, please report a bug to PyTorch.       Must explicitly add type annotations to overloaded functions    Overload should not have more parameters than implementation function   mergeDefaultsAndExtraParametersToOverloadDecl   Overload parameters must have the same names.   Expected to find default parameter on argument   because it is not defined on the overloaded declaration        Parameters not specified on the overloaded declaration must have a type annotation in the implementation function.      defined_functions.size() == 1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":395, please report a bug to PyTorch.   script_compile_overloaded_function      methodDefs.size() == methodRcbs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":2320, please report a bug to PyTorch.         properties.size() == propertyRcbs.size() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":2321, please report a bug to PyTorch.       attempted to get undefined function     Torchscript does not support class inheritance. Currently class bodies can only contain method definitions. File an issue on GitHub if you want something else!  which is not known to the runtime. If this is a custom C++ class, make sure the appropriate code is linked.    setstate_schema.arguments().size() == 2 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/script_init.cpp":957, please report a bug to PyTorch.         Can only call internalToPointer() for pointer types     isPtrType() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h":1107, please report a bug to PyTorch.      isTuple() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2127, please report a bug to PyTorch.    isGenericDict() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2119, please report a bug to PyTorch.      isFuture() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":97, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/jit/api/module.h    Module::set_optimized() is deprecated and has no effect. Please use setGraphExecutorOptimize()  /pytorch/torch/csrc/jit/api/compilation_unit.h  CompilationUnit::set_optimized() is deprecated and has no effect. Please use setGraphExecutorOptimize()                 8 x`H0 p`P@0 Px                 skkqn8mkkko                *N5torch3jit12_GLOBAL__N_114PythonResolverE                     *St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit12_GLOBAL__N_114PythonResolverESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                      *ZN5torch3jit21initJitScriptBindingsEP7_objectEUlRKNS0_6ObjectERKN8pybind114argsERKNS6_6kwargsEE_                               *ZN5torch3jit21initJitScriptBindingsEP7_objectEUlRKNS0_6ObjectERKN8pybind114argsERKNS6_6kwargsEE0_                              ({%}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                ({%}, {tuple[object, str]}) -> None             ({%}) -> tuple[object, str]                     ({bytes}) -> IValue             ({IValue}) -> bytes             ({str}) -> dict                 ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, str]}) -> bytes      ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, str]}) -> bytes      ({%}, {str}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, str]}) -> None                                ({%}, {str}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, str]}) -> None        ({str}) -> %    ({str}) -> %    ({str}) -> %    ({str}) -> %                            ({@collections.abc.Mapping@dict@[str, torch.Tensor]}, {str}, {bool}) -> None            ({str}) -> str          ({object}) -> bool      ({%}) -> None           ({object}, {%}, {collections.abc.Callable[[@^str@!], @$object@!]}) -> %                         ({str}, {%}, {collections.abc.Callable[[@^str@!], @$object@!]}) -> %                            ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[collections.abc.Callable[[@^str@!], @$object@!]]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[collections.abc.Callable[[@^str@!], @$object@!]]}) -> None                               ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, 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Use None/Tuple for 0 or 2+ outputs  /pytorch/torch/csrc/jit/api/function_impl.h check_single_output  does not have an attribute with name ' : expecting kind ' ' but found ' '
 matchNumSubtreesD : expected at least   subtrees, but found only    weak_ptr_.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue.h":1592, please report a bug to PyTorch.  getWeakRefOrThrow ConcreteModuleTypeBuilder       pyClass INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/frontend/concrete_module_type.h":60, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/jit/frontend/concrete_module_type.h Parameter field mismatch for the field '         is not compatible with the type  addOrCheckAttribute  for the field ' Property ' get_property ' already defined. register_function  is not a valid Stmt unknown        Maybe trees can have at most one subtree        !name.empty() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/qualified_name.h":55, please report a bug to PyTorch.      name.find(delimiter_) == std::string::npos INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/qualified_name.h":56, please report a bug to PyTorch.  contains                       FNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEvE         FvRN5torch3jit15CompilationUnitERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEPKSt8functionIFN8pybind116objectES8_EEjE  FSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEESt4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_SA_EEEvE    FRKSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEESt4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_SA_EEEvE  FvRKSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEES5_St4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_S5_EEEE FN5torch3jit4DeclERKS1_S3_bE    FRKSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt6vectorIN5torch3jit13UpgraderEntryESaIS9_EESt4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_SB_EEEvE                       FSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEES5_St4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_S5_EEEvE   FSt6vectorIN5torch3jit13UpgraderRangeESaIS2_EERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE                           FvRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEN5torch3jit13UpgraderEntryEE            FvSt8functionIFvN5torch3jit6ModuleEEES_IFvNS1_17StrongFunctionPtrEEEE                           FSt4pairISt8functionIFvN5torch3jit6ModuleEEES0_IFvNS2_17StrongFunctionPtrEEEEvE                 FSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERS2_St6vectorIN2at6TensorESaIS7_EEbE                         FSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERS2_RKSt6vectorIN2at6TensorESaIS7_EERKS5_IiSaIiEEbbE         FbRKN5torch3jit6ModuleES3_E     FN8pybind114dictERN5torch3jit6ModuleEE                          FSt10shared_ptrIN5torch3jit18ConcreteModuleTypeEEN3c104Type24SingletonOrSharedTypePtrIS5_EEE    N5torch3jit8TreeViewE           FN8pybind116objectENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE        FvN5torch3jit6ModuleEE                          FvN5torch3jit17StrongFunctionPtrEE      PDoFvPvE                N5torch3jit4SelfE               N5torch3jit4TreeE               N5torch3jit6StringE             N5torch3jit8CompoundE           N5torch3jit10SimpleSelfE        N5torch3jit8ResolverE           N5torch3jit7logging10LoggerBaseE                                N5torch3jit7logging10NoopLoggerE                N5torch3jit10ModuleSelfE        N5torch3jit6Object8PropertyE                    N5torch3jit17DeepCopyMemoTableE N5torch3jit13UpgraderEntryE     N5torch3jit13UpgraderRangeE     N5torch3jit22ScriptModuleSerializerE                            N5torch3jit27SerializationStorageContextE       N5torch3jit6mobile6ModuleE                      N5torch3jit11ErrorReport9CallStackE             N5torch3jit12OperatorInfoE      N5torch3jit7testing9FileCheckE                  N5torch3jit25ConcreteModuleTypeBuilderE                         N5torch3jit18ConcreteModuleTypeE                                N5torch3jit7logging13LockingLogger15AggregationTypeE            PFN8pybind116objectENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE                       N5torch3jit14slot_dict_implINS0_6detail15ParameterPolicyEEE     N5torch3jit14slot_dict_implINS0_6detail12BufferPolicyEEE        N5torch3jit14slot_dict_implINS0_6detail12ModulePolicyEEE        N5torch3jit14slot_list_implINS0_6detail12ModulePolicyEEE        PFNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEvE        PFvRN5torch3jit15CompilationUnitERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEPKSt8functionIFN8pybind116objectES8_EEjE PFSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEESt4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_SA_EEEvE   N5torch3jit3DefE                N5torch3jit4DeclE               N5torch3jit8ClassDefE           PFRKSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEESt4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_SA_EEEvE PFvRKSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEES5_St4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_S5_EEEE                PFN5torch3jit4DeclERKS1_S3_bE                   PFRKSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt6vectorIN5torch3jit13UpgraderEntryESaIS9_EESt4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_SB_EEEvE                      PFSt13unordered_mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEES5_St4hashIS5_ESt8equal_toIS5_ESaISt4pairIKS5_S5_EEEvE  PFSt6vectorIN5torch3jit13UpgraderRangeESaIS2_EERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE                          PFvRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEN5torch3jit13UpgraderEntryEE           PFvSt8functionIFvN5torch3jit6ModuleEEES_IFvNS1_17StrongFunctionPtrEEEE                          PFSt4pairISt8functionIFvN5torch3jit6ModuleEEES0_IFvNS2_17StrongFunctionPtrEEEEvE                PFSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERS2_St6vectorIN2at6TensorESaIS7_EEbE                        PFSt10sh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ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/frontend/concrete_module_type.cpp":249, please report a bug to PyTorch.         type->cast<FunctionType>() == nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/frontend/concrete_module_type.cpp":251, please report a bug to PyTorch.        interface->is_module() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/frontend/concrete_module_type.cpp":55, please report a bug to PyTorch.  findSubmoduleConcreteType ConcreteModuleType for:  Constants: 
 
Attributes: 
 
Submodules: 
 
Forward Pre-Hooks: 
 pre_hook id:  
Forward Hooks: 
 
Overloads: 
 isPoisoned:  jit type:  addFunctionAttribute addConstant addAttribute ' already defined fromJitType                         ggghhhgg    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1  is not a valid Expr   () because module is an interface type. Please file issue.      . Did you forget to add it to __constants__?    Slice does not accept any keyword arguments     slice accepts exactly 1, 2 or 3 arguments, got:         Only ModuleList or Sequential modules can be used as tuple      false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":578, please report a bug to PyTorch.  /pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp forward_input != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":770, please report a bug to PyTorch.       Non-static method does not have a self argument arg_types.size() == param_names.size() - (moduleSelf_ ? 1 : 0) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":87, please report a bug to PyTorch.  isNamedTupleClass(obj) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":1014, please report a bug to PyTorch.        Tensors are not supported as default NamedTuple fields. Their mutability could lead to potential memory aliasing problems       Cannot call a ScriptModule that is not   is currently not supported in Torchscript      !annotation_type.is_none() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":587, please report a bug to PyTorch.     createResolutionCallbackForClassMethods ' should have been compiled but was not newClassType INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":1346, please report a bug to PyTorch.  createResolutionCallbackFromClosure     Expected py::isinstance<py::function>(boundMethod) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) !stub.is_none() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":726, please report a bug to PyTorch.        Only constant Sequential, ModuleList, ModuleDict, or    ParameterList can be used as an iterable        false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":882, please report a bug to PyTorch.  val != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/python/python_sugared_value.cpp":534, please report a bug to PyTorch.         Unable to extract string literal index.         ModuleDict indexing is only supported with string literals.     For example, 'i = "a"; self.layers[i](x)' will fail because i is not a literal.         Enumeration of ModuleDict is supported, e.g. 'for k, v in self.items(): out = v(inp)'   Only ModuleList, Sequential, ModuleDict,        ParameterList, and ParameterDict modules are subscriptable      Argument for boolean dispatch at position       ' for boolean dispatch at position was not constant     This Python function is annotated to be ignored and cannot be run       attribute was ignored during compilation Could not compile  object has no attribute  python value of type ' ModuleList Sequential Attribute   is not of annotated type  original_fn check_fn is_vararg get_signature get_param_names getSchema registerNamedTuple _get_named_tuple_properties Can't redefine NamedTuple:  OpOverloadPacket torch.distributed.rpc torch.cuda annotate isinstance rpc_async rpc_sync  a submodule of the caller BoolTensor torch.jit._builtins _find_builtin _is_exception builtin_function_or_method Python builtin  _try_get_dispatched_fn _fake_rcb createSugaredEnumClassFromObj Class ' toSugaredValue isfunction _get_overloads try_compile_fn ismethod default_stream current_device _maybe_exchange_device set_device device_count set_stream cuda:: __torch__.torch.classes.cuda. is_static_fn get_static_fn is_ignored_fn lazy_bind tryGetAttr compile_unbound_method Could not find attribute  getSugaredNamedParameterDict Key Error,  arg_name  was not constant Keyword argument ' if_true if_false should_drop Module '    5p5X5@5(55444444h4P484 443333333p3`3@35YYYXZ ZYY                    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                          object is not subscriptable  object is not iterable     cannot be used as an iterable cannot call a   cannot be used as a type  cannot be used as a tuplevalue  cannot be used as a tuple      attribute assignment is not defined on  attribute lookup is not defined on   cannot be used as a value   method does not accept any arguments  cannot be used as a value.  instead.     Perhaps it is a closed over global variable? If so, please      consider passing it in as an argument or use a local variable   Expected integer literal for index but got a variable or non-integer.   ModuleList/Sequential indexing is only supported with integer literals.         For example, 'i = 4; self.layers[i](x)' will fail because i is not a literal.   Enumeration is supported, e.g. 'for index, v in enumerate(self): out = v(inp)'  out of range of length  callee.cu_ == cu_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/frontend/sugared_value.h":388, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/jit/frontend/sugared_value.h FunctionValue  function ' ' is called recursively.     Recursive calls are not supported       method constructed that is not a class or interface     false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/frontend/sugared_value.h":480, please report a bug to PyTorch.   method '                      N8pybind116detail12pyobject_tagE                                N8pybind116detail10object_apiINS0_8accessorINS0_17accessor_policies8str_attrEEEEE               St23enable_shared_from_thisIN5torch3jit12SugaredValueEE         N5torch3jit24RecursiveMethodCallErrorE          N5torch3jit12SugaredValueE                      N5torch3jit17SugaredTupleValueE N5torch3jit13FunctionValueE     N5torch3jit11MethodValueE       N5torch3jit16SpecialFormValueE  N5torch3jit23LegacyTensorConstructorE                           N5torch3jit21ExceptionMessageValueE             N5torch3jit14ExceptionValueE    N5torch3jit10SliceValueE        N5torch3jit11PythonValueE                       N5torch3jit17PythonModuleValueE N5torch3jit21CUDAPythonModuleValueE             N5torch3jit16ModuleDictMethodE  N5torch3jit11ModuleValueE       N5torch3jit11SugaredDictE                       N5torch3jit20BooleanDispatchValueE              N5torch3jit16PythonClassValueE                  N5torch3jit20PythonExceptionValueE              N5torch3jit16PythonSliceClassE                  N8pybind116detail8accessorINS0_17accessor_policies8str_attrEEE  St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit15BuiltinFunctionESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE    St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit16SpecialFormValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit23LegacyTensorConstructorESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                            St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit21ExceptionMessageValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                              St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10ClassValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE         St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit17SugaredTupleValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE  St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit11SugaredDictESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE        St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit16ModuleDictMethodESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit12IterableTreeESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE       St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit16SugaredEnumClassESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit11MethodValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE        St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit13FunctionValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE      St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit11PythonValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE        St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10SliceValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE         St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit21CUDAPythonModuleValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                              St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit17PythonModuleValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE  St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit15TorchCheckValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE    St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit20PythonExceptionValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                               St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit20BooleanDispatchValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                               St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit16PythonClassValueESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit21NamedTupleConstructorESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                              St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit16PythonSliceClassESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                   ({str}) -> object               Python slice claPython exceptionboolean dispatchexception messagPython slice valTrueLiteral FalseLiteral NoneLiteral setter_name _jit_tree_views SourceRange highlight SourceRangeFactory make_range make_raw_range TreeView Ident Param decl getter_name ClassDef Delete WithItem AugAssign Return Raise Assert Pass Break Continue Dots While For ExprStmt Var Const StringLiteral Apply TernaryIf ListComp DictComp ListLiteral TupleLiteral DictLiteral Subscript SliceExpr Starred EmptyTypeAnnotation SourceRange at:
  is not a valid UnaryOp is not a valid AugAssignKind       UnaryOp expected 1 subtree, found       BinOp expected 2 subtrees, found   is not a valid BinOp                         QPQQ@QP(QSSSLT$TST@UU@UUhUUPUV\VVVV\VV({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}, {%}) -> None                         ({%}, {%}, {%}, {%}, {%}) -> None                               ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None        ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None  ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None        ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None        ({%}, {%}, {%}, {%}, {%}, {%}) -> None                          ({%}, {%}, {%}, {%}, {%}) -> None               ({%}, {%}, {%}, {%}) -> None    ({%}, {%}, {%}) -> None                         ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None  ({%}, {%}, {str}) -> None       ({%}, {%}, {str}) -> None       ({%}, {%}, {str}, {%}) -> None  ({%}, {str}, {%}, {%}) -> None  ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None                            ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None  ({%}, {%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None   ({%}, {%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None             ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}, {%}, {%}) -> None    ({%}, {%}, {%}) -> None         ({%}, {%}, {%}) -> None         ({%}, {%}, {str}, {%}) -> None                  ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {%}, {%}) -> None   ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {%}) -> None        ({%}, {%}, {%}, {%}) -> None    ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None        ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {%}) -> None   ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None                            ({%}, {%}, {%}, {%}, {%}) -> None                               ({%}, {%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None   ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}, {%}) -> None         ({%}, {%}, {%}, {bool}) -> None ({%}, {%}, {%}, {bool}) -> None ({%}) -> %      ({%}) -> % | None       ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> str    ({%}) -> None   ({%}) -> str    ({%}) -> str            ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> %      ({%}) -> str    ({%}) -> str    ({%}) -> str            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch3jit18SourceRangeFactoryE                N5torch3jit5IdentE              N5torch3jit5ParamE              N5torch3jit9AttributeE          N5torch3jit4StmtE               N5torch3jit4ExprE               N5torch3jit6DeleteE             N5torch3jit8WithItemE           N5torch3jit6AssignE             N5torch3jit9AugAssignE          N5torch3jit6ReturnE             N5torch3jit5RaiseE              N5torch3jit6AssertE             N5torch3jit4PassE               N5torch3jit5BreakE              N5torch3jit8ContinueE           N5torch3jit4DotsE               N5torch3jit2IfE N5torch3jit5WhileE              N5torch3jit4WithE               N5torch3jit3ForE                N5torch3jit8ExprStmtE           N5torch3jit3VarE                N5torch3jit5BinOpE              N5torch3jit7UnaryOpE            N5torch3jit5ConstE              N5torch3jit13StringLiteralE     N5torch3jit5ApplyE              N5torch3jit6SelectE             N5torch3jit9TernaryIfE          N5torch3jit8ListCompE           N5torch3jit8DictCompE           N5torch3jit11ListLiteralE       N5torch3jit12TupleLiteralE      N5torch3jit11DictLiteralE       N5torch3jit9SubscriptE          N5torch3jit9SliceExprE          N5torch3jit7StarredE            N5torch3jit5MaybeINS0_4ExprEEE  ({%}, {%}, {str}) -> None       ({%}, {str}, {object}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None  ({%}) -> %                              ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> %  ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@ StaticModule IndividualMetrics setup_time memory_alloc_time memory_dealloc_time output_dealloc_time first_iter_time total_time out_nodes_count total_nodes_count time_per_node time_per_node_type percent_per_node_type instances_per_node_type out_nodes benchmark_individual_ops runAsync _jit_to_static_module min_size _fuse_to_static_module             P`P    *ZZN5torch3jit24initStaticModuleBindingsEP7_objectENKUlRNS0_12StaticModuleERKN8pybind115tupleERKNS5_4dictEE_clES4_S8_SB_EUlRKSt8functionIFvvEEE_                ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}) -> %      ({%}) -> %                      ({%}, {tuple}, {dict}) -> object                                ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, torch.Tensor]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> %                        ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, torch.Tensor]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                     ({%}, {*args}, {**kwargs}) -> object                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch3jit12StaticModuleE      N5torch3jit11BlockRunner17IndividualMetricsE                    St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit5GraphEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support30shared_ptr_parent_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                              ({%}) -> @collections.abc.Set@set@[str]                         ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, @typing.SupportsInt@int@]                          ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, @typing.SupportsFloat@float@]                      ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsFloat@float@]                          ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsFloat@float@                        expected a torch.dtype instance c10::impl::ScalarTypeToCPPTypeT<c10::ScalarType::Bool>  c10::impl::ScalarTypeToCPPTypeT<c10::ScalarType::Half>  c10::impl::ScalarTypeToCPPTypeT<c10::ScalarType::BFloat16>      distribute_loop_over_inner_loops        replace_list_output_with_tuple  Cannot set both gpu thread and block index      Cannot set a previously set thread index        Cannot set both gpu block and thread index      Cannot set a previously set block index conversion not yet implemented  Unhandled node kind (in te.lower):      PyTorch not compiled with LLVM support! construct_codegen() expects 'llvm', 'cuda', or 'ir_eval' Too many 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ch3jit10tensorexpr7BoolImmE                                N5torch3jit10tensorexpr8ExprNodeINS1_7HalfImmENS1_4ExprEEE      N5torch3jit10tensorexpr7HalfImmE                                N5torch3jit10tensorexpr8ExprNodeINS1_11BFloat16ImmENS1_4ExprEEE N5torch3jit10tensorexpr11BFloat16ImmE                           N5torch3jit10tensorexpr9BufHandleE                              N5torch3jit10tensorexpr9VarHandleE              N5torch3jit10tensorexpr5DtypeE                  N5torch3jit10tensorexpr10ExprHandleE                            N5torch3jit10tensorexpr6TensorE N5torch3jit10tensorexpr7ReducerE                N5torch3jit10tensorexpr3SumE                    N5torch3jit10tensorexpr7MaximumE                                N5torch3jit10tensorexpr8LoopNestE                               St7variantIJN5torch3jit10tensorexpr9BufHandleENS2_9VarHandleEdlbSt6vectorIS3_SaIS3_EES5_IdSaIdEES5_IlSaIlEENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt9monostateEE   N3c1010ScalarTypeE                              N5torch3jit10tensorexpr16TensorExprKernelE                      N5torch3jit10tensorexpr7CodeGen9BufferArgE      N3c104HalfE     N3c108BFloat16E                 ZN5torch3jit10tensorexpr3SumC4EvEUlRKNS1_10ExprHandleES5_E_     ZN5torch3jit10tensorexpr7MaximumC4ENS1_5DtypeEEUlRKNS1_10ExprHandleES6_E_                       PFN5torch3jit10tensorexpr10ExprHandleERKS2_S4_E                 PFN5torch3jit10tensorexpr10ExprHandleENS1_5DtypeERKS2_E         PFvRKSt10shared_ptrIN5torch3jit10tensorexpr3ForEES6_E           PFSt10shared_ptrIN5torch3jit10tensorexpr4StmtEES4_E             PFvRKSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERKSt6vectorISt8optionalIN2at6TensorEESaISA_EEE           PFSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERKS3_E                      PFSt6vectorIlSaIlEERSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERKS1_E    PFSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERKS3_mE                     PFSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERKS3_lE                     St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr3VarESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE     St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr5BlockESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr4CondESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE    St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr3ForESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE     St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr4CastESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE    St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr3MaxESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE     St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr7ByteImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr7CharImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr8ShortImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr6IntImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE  St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr7LongImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr8FloatImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr9DoubleImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                               St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr7BoolImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr7HalfImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit10tensorexpr11BFloat16ImmESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                            PFN5torch3jit10tensorexpr10ExprHandleERKSt6vectorINS1_9VarHandleESaIS4_EEE                      St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10tensorexpr4CastELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10tensorexpr4StmtELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10tensorexpr5StoreELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE               St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10tensorexpr3ForELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                 St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10tensorexpr4CondELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10tensorexpr5BlockELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE               St15_Sp_counted_ptrIPN5torch3jit10tensorexpr12ExternalCallELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE       PFN5torch3jit10tensorexpr10ExprHandleES2_S2_E                   N8pybind116detail40type_caster_std_function_specializations12func_wrapperIN5torch3jit10tensorexpr10ExprHandleEJRKSt6vectorINS5_9VarHandleESaIS8_EEEEE           PFN5torch3jit10tensorexpr6TensorERKSt6vectorISt7variantIJNS1_9BufHandleENS1_9VarHandleEdlbS3_IS5_SaIS5_EES3_IdSaIdEES3_IlSaIlEENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt9monostateEESaISK_EERKS3_INS1_10ExprHandleESaISP_EEST_RKSt8optionalIN3c1010ScalarTypeEENSV_6DeviceEE       N8pybind116detail40type_caster_std_function_specializations12func_wrapperIN5torch3jit10tensorexpr10ExprHandleEJS6_S6_EEE        St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit10tensorexpr4CastEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE          St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit10tensorexpr4StmtEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE          St19_Sp_counted_deleterIPN5torch3jit10tensorexpr3ForEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE           N8pybind116detail40type_caster_std_function_specializations12func_wrapperIN5torch3jit10tensorexpr6TensorEJRKSt6vectorISt7variantIJNS5_9BufHandleENS5_9VarHandleEdlbS7_IS9_SaIS9_EES7_IdSaIdEES7_IlSaIlEENSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt9monostateEESaISO_EERKS7_INS5_10ExprHandleESaIST_EESX_RKSt8optionalIN3c1010ScalarTypeEENSZ_6DeviceEEEE            ({%}, 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        These are types of aggregations that can be used to accumulate stats.
         
            VALUE returns the last value to be added.
                 
            MEAN computes the arithmetic mean of all the added values.
                
            COUNT returns the total number of added values.
           
            SUM returns the sum of the added values.
                  
            MAX returns the max of the added values.
                  
            MIN returns the min of the added values.
                  
        Stat is used to compute summary statistics in a performant way over
        fixed intervals. Stat logs the statistics as an Event once every
        ``window_size`` duration. When the window closes the stats are logged
        via the event handlers as a ``torch.monitor.Stat`` event.

        ``window_size`` should be set to something relatively high to avoid a
        huge number of events being logged. Ex: 60s. Stat uses millisecond
        precision.

        If ``max_samples`` is set, the stat will cap the number of samples per
        window by discarding `add` calls once ``max_samples`` adds have
        occurred. If it's not set, all ``add`` calls during the window will be
        included. This is an optional field to make aggregations more directly
        comparable across windows when the number of samples might vary.

        When the Stat is destructed it will log any remaining data even if the
        window hasn't elapsed.
       
           Constructs the ``Stat``.
           
            Adds a value to the stat to be aggregated according to the
            configured stat type and aggregations.
             
            Returns the current value of the stat, primarily for testing
            purposes. If the stat has logged and no additional values have been
            added this will be zero.
                 
            The name of the stat that was set during creation.
                
            Number of data points that have currently been collected. Resets
            once the event has been logged.
              
        Event represents a specific typed event to be logged. This can represent
        high-level data points such as loss or accuracy per epoch or more
        low-level aggregations such as through the Stats provided through this
        library.

        All Events of the same type should have the same name so downstream
        handlers can correctly process them.
          
           Constructs the ``Event``.
                  
            The name of the ``Event``.
                
            The timestamp when the ``Event`` happened.
                
            The structured data contained within the ``Event``.
               
        log_event logs the specified event to all of the registered event
        handlers. It's up to the event handlers to log the event out to the
        corresponding event sink.

        If there are no event handlers registered this method is a no-op.
            
        data_value_t is one of ``str``, ``float``, ``int``, ``bool``.
         
        EventHandlerHandle is a wrapper type returned by
        ``register_event_handler`` used to unregister the handler via
        ``unregister_event_handler``. This cannot be directly initialized.
             
        register_event_handler registers a callback to be called whenever an
        event is logged via ``log_event``. These handlers should avoid blocking
        the main thread since that may interfere with training as they run
        during the ``log_event`` call.
        
        unregister_event_handler unregisters the ``EventHandlerHandle`` returned
        after calling ``register_event_handler``. After this returns the event
        handler will no longer receive events.
        
        WaitCounter represents a named duration counter.
        Multiple units of work can be tracked by the same WaitCounter. Depending
        on the backend, the WaitCounter may track the number of units of work,
        their duration etc.
          
            Creates a guard that manages a single unit of work.
           ̃datetime.datetime_CAPI  Unable to represent system_clock in local time unknown data_value_t type        /pytorch/torch/csrc/monitor/python_init.cpp torch.monitor.Stat bitset::set      %s: __position (which is %zu) >= _Nb (which is %zu)             NSt8__detail9__variant16_Variant_storageILb0EJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEEE                        NSt8__detail9__variant15_Copy_ctor_baseILb0EJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEEE                         NSt8__detail9__variant15_Move_ctor_baseILb0EJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEEE                         NSt8__detail9__variant17_Copy_assign_baseILb0EJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEEE                       NSt8__detail9__variant17_Move_assign_baseILb0EJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEEE                       St17_Enable_copy_moveILb1ELb1ELb1ELb1ESt7variantIJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEEE                    St27_Enable_default_constructorILb1ESt7variantIJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEEE                      NSt8__detail9__variant13_Variant_baseIJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEEE               FvRKN5torch7monitor5EventEE     N5torch7monitor12EventHandlerE                  *N5torch7monitor12_GLOBAL__N_118PythonEventHandlerE             *ZN5torch7monitor19initMonitorBindingsEP7_objectE18WaitCounterTracker                           *St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch7monitor12_GLOBAL__N_118PythonEventHandlerESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE              *St23_Sp_counted_ptr_inplaceIZN5torch7monitor19initMonitorBindingsEP7_objectE18WaitCounterTrackerSaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                            *St15_Sp_counted_ptrIPN5torch7monitor12_GLOBAL__N_118PythonEventHandlerELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                          *St15_Sp_counted_ptrIPZN5torch7monitor19initMonitorBindingsEP7_objectE18WaitCounterTrackerLN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE        *St19_Sp_counted_deleterIPN5torch7monitor12_GLOBAL__N_118PythonEventHandlerEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                    *St19_Sp_counted_deleterIPZN5torch7monitor19initMonitorBindingsEP7_objectE18WaitCounterTrackerN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE  ({%}, {str}) -> None            ({%}, {str}, {datetime.datetime}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, data_value_t]}) -> None  ({%}) -> %      ({%}, {*args}) -> None  ({%}) -> None   ({%}) -> None                           ({collections.abc.Callable[[@^%@!], @$None@!]}) -> %            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch7monitor4StatIdEE        N5torch7monitor11AggregationE   N5torch7monitor5EventE          St7variantIJNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEdlbEE                           N3c107monitor17WaitCounterHandleE               PFvRKN5torch7monitor5EventEE                    N8pybind116detail40type_caster_std_function_specializations12func_wrapperIvJRKN5torch7monitor5EventEEEE                         ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, data_value_t]      ({%}) -> datetime.datetime      ({%}) -> str                    ({%}, {str}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}, {datetime.timedelta}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                    ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, data_value_t]}) -> None                              ({%}, {datetime.datetime}) -> None              ({%}, {str}) -> None                            ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> None           ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> str            ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[%, @typing.SupportsFloat@float@]                        ({%}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> None                   ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                            /pytorch/torch/csrc/multiprocessing/init.cpp invalid argument to setDevice torch.multiprocessing _prctl_pr_set_pdeathsig prctl _multiprocessing_init _set_thread_name _get_thread_name                                  ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 _jit_pass_onnx_remove_print _jit_pass_onnx _jit_pass_onnx_peephole _jit_pass_onnx_preprocess _jit_pass_onnx_eval_peephole _jit_pass_onnx_constant_fold lowprecision_cast params_dict _jit_pass_onnx_lint _jit_pass_onnx_block _jit_is_onnx_log_enabled _jit_set_onnx_log_enabled _jit_onnx_log proto_string _check_onnx_proto TensorProtoDataType UNDEFINED FLOAT UINT8 UINT16 STRING BOOL DOUBLE UINT32 UINT64 COMPLEX64 COMPLEX128 BFLOAT16 FLOAT8E4M3FN FLOAT8E4M3FNUZ FLOAT8E5M2 FLOAT8E5M2FNUZ OperatorExportTypes ONNX_ATEN ONNX_ATEN_FALLBACK ONNX_FALLTHROUGH TrainingMode EVAL PRESERVE TRAINING 2.10.0 PRODUCER_VERSION      are supported as `stream_name`  _jit_pass_onnx_preprocess_caffe2        _jit_pass_onnx_assign_output_shape      _jit_pass_onnx_function_substitution    _jit_pass_onnx_autograd_function_process        _jit_pass_onnx_cast_all_constant_to_floating    _jit_pass_onnx_eliminate_unused_items   _jit_pass_onnx_scalar_type_analysis     _jit_pass_onnx_remove_inplace_ops_for_onnx      _jit_pass_onnx_node_shape_type_inference        _jit_pass_onnx_graph_shape_type_inference       _jit_pass_onnx_set_dynamic_input_shape  _jit_pass_onnx_function_extraction      _jit_pass_onnx_unpack_quantized_weights _jit_pass_onnx_quantization_insert_permutes     _jit_onnx_list_model_parameters _jit_pass_prepare_division_for_onnx     _jit_onnx_convert_pattern_from_subblock _jit_pass_fixup_onnx_controlflow_node   _jit_pass_onnx_deduplicate_initializers _jit_pass_onnx_clear_scope_records      _jit_pass_onnx_track_scope_attributes   Returns whether ONNX logging is enabled or disabled.    Enables or disables ONNX logging.       _jit_set_onnx_log_output_stream Set specific file stream for ONNX logging.      Write `args` to the previously specified ONNX log stream.       _jit_pass_onnx_assign_scoped_names_for_node_and_value   Assign informative scoped names for nodes and values.   _jit_onnx_create_full_scope_name        Create a full scope name from class name and variable name.                     333h4433    *ZZN5torch4onnx16initONNXBindingsEP7_objectENKUlRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE_clESA_EUlPSoE0_         *ZZN5torch4onnx16initONNXBindingsEP7_objectENKUlRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE_clESA_EUlPSoE_          *St19_Sp_counted_deleterIPSoZZN5torch4onnx16initONNXBindingsEP7_objectENKUlRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE_clESC_EUlS0_E_SaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE            *St19_Sp_counted_deleterIPSoZZN5torch4onnx16initONNXBindingsEP7_objectENKUlRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE_clESC_EUlS0_E0_SaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE           ({str}) -> None                 ({*args}) -> None               ({str}) -> None                 ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}, {bool}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]                     ({%}) -> tuple[%, @collections.abc.Sequence@list@[IValue]]      ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]                             ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]                             ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None        ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None        ({%}, {bool}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None               ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]                             ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue] ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]                             ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {bool}) -> None               ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {%}, {bool}, {bool}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                 pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                FvRSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERSt3mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEN3c106IValueESt4lessISB_ESaISt4pairIKSB_SD_EEEE                FSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERS3_NS0_4onnx19OperatorExportTypesEE                         N10onnx_torch20TensorProto_DataTypeE            N5torch4onnx12TrainingModeE                     PFSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERS3_NS0_4onnx19OperatorExportTypesEE                        PFvRSt10shared_ptrIN5torch3jit5GraphEERSt3mapINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEN3c106IValueESt4lessISB_ESaISt4pairIKSB_SD_EEEE               ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({str}, {str}) -> str   ({%}) -> None           ({bool}) -> None                () -> bool      ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, IValue]}) -> None    ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]                         ({%}, {%}, {dict}, {set}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%] ({%}, {%}, {%}, {dict}, {set}, {bool}) -> dict                  ({%}, {@collections.abc.Set@set@[str]}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[%, @collections.abc.Mapping@dict@[str, str]]  ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, @collections.abc.Mapping@dict@[@typing.SupportsInt@int@, str]]}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> None     ({%}, {%}) -> None      ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}) -> None           ({%}, {%}) -> % input_values keyword_values RecordFunctionFast_init keyword_values must be dict RecordFunctionFast_exit symbolize_tracebacks symbolize_addresses addr2line dladdr unexpected mode  RecordScope BACKWARD_FUNCTION TORCHSCRIPT_FUNCTION KERNEL_FUNCTION_DTYPE CUSTOM_CLASS BUILD_FEATURE LITE_INTERPRETER USER_SCOPE STATIC_RUNTIME_OP STATIC_RUNTIME_MODEL ProfilerState Disabled NVTX ITT PRIVATEUSE1 KINETO KINETO_GPU_FALLBACK KINETO_PRIVATEUSE1_FALLBACK ActiveProfilerType LEGACY ProfilerActivity _ExperimentalConfig custom_profiler_config expose_kineto_event_metadata record_python_gc_info capture_overload_names profile_all_threads disable_external_correlation adjust_profiler_step enable_cuda_sync_events performance_events profiler_measure_per_kernel profiler_metrics ProfilerConfig trace_id experimental_config with_modules with_flops with_stack profile_memory report_input_shapes _EventType _TensorMetadata impl_ptr storage_data_ptr allocation_id _ExtraFields_TorchOp sequence_number allow_tf32_cublas _ExtraFields_Backend _ExtraFields_Vulkan _ExtraFields_Allocation alloc_size total_allocated total_reserved _PyFrameState line_number function_name _NNModuleInfo cls_name self_ptr cls_ptr _OptimizerInfo _ExtraFields_PyCall callsite optimizer _ExtraFields_PyCCall _ExtraFields_OutOfMemory _ExtraFields_Kineto _ProfilerEvent extra_fields typed parent start_time_ns start_tid end_time_ns duration_time_ns output_file_name _add_execution_trace_observer _set_fwd_bwd_enabled_val _set_cuda_sync_enabled_val initPythonBindings CapturedTraceback gather_traceback _RecordFunctionFast RecordFunctionFast_enter input must be a sequence NULL user_scope  The name passed to RecordFunctionFast must be a string  /pytorch/torch/csrc/profiler/python/init.cpp    input_values must be a list or tuple    Trying to exit an active record_function_fast context but no guard is set       self->guard INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/profiler/python/init.cpp":311, please report a bug to PyTorch.       Expected at least 5 values in state     An experimental config for Kineto features. Please note thatbackward compatibility is not guaranteed.
    profiler_metrics : a list of CUPTI profiler metrics used
       to measure GPU performance events.
       If this list contains values Kineto runs in CUPTI profiler mode
    profiler_measure_per_kernel (bool) : whether to profile metrics per kernel
       or for the entire measurement duration.
    verbose (bool) : whether the trace file has `Call stack` field or not.
    performance_events : a list of profiler events to be used for measurement.
    enable_cuda_sync_events : for CUDA profiling mode, enable adding CUDA synchronization events
       that expose CUDA device, stream and event synchronization activities. This feature is new
       and currently disabled by default.
    adjust_profiler_step (bool) : whether to adjust the profiler step to
       match the parent python event duration. This feature is new and currently disabled by default.
    disable_external_correlation (bool) : whether to disable external correlation
    profile_all_threads (bool) : whether to profile all threads
    capture_overload_names (bool) : whether to include ATen overload names in the profile
    record_python_gc_info (bool) : adds python gc events to profile
    expose_kineto_event_metadata (bool) : whether to expose KinetoEvent metadata in the PyTorch Profiler
    custom_profiler_config (string) : Used to pass some configurations to the custom profiler backend.
 _remove_execution_trace_observer        _enable_execution_trace_observer        _disable_execution_trace_observer       _set_record_concrete_inputs_enabled_val Expected PyType_Ready(&THPCapturedTracebackType) >= 0 to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)      torch._C._profiler.RecordFunctionFast   Trying to enter a new record_function_fast context but the guard is unexpectedly already set    !self->guard INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/profiler/python/init.cpp":221, please report a bug to PyTorch.      Unable to infer type of value for keyword:      Unable to infer type of value in the List for keyword:  torch._C._profiler.CapturedTraceback                            ] ^0^`^^^^]]            ({%}, {tuple}) -> None  ({%}) -> tuple          ({@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {str}) -> @collections.abc.Sequence@list@[tuple[str, @typing.SupportsInt@int@, str]]              ({list}) -> @collections.abc.Sequence@list@[object]             ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> %              ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> tuple  ({%}) -> list   ({%}) -> str    ({%}) -> list   ({%}) -> str    ({%}) -> str                            ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> list           ({%}) -> object ({%}) -> object pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1    \4<        N5torch8profiler4impl21RawTensorMetadataBaseE                   N5torch8profiler4impl18TorchOpBasicFieldsE                      N5torch8profiler4impl13RawAllocationE                           N5torch8profiler4impl17PyExtraFieldsBaseE                       FbRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE       FSt10shared_ptrIN5torch17CapturedTracebackEEbbbE                N5torch8profiler4impl13ProfilerStateE                           N5torch8profiler4impl18ExperimentalConfigE                      N5torch8profiler4impl9EventTypeE                                N5torch8profiler4impl14TensorMetadataE                          N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE0EEE         N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE1EEE         N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE2EEE         N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE3EEE         N5torch8profiler4impl12PyFrameStateE                            N5torch8profiler4impl12NNModuleInfoE                            N5torch8profiler4impl13OptimizerInfoE                           N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE5EEE         N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE6EEE         N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE4EEE         N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE7EEE         PFbRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEE      PFSt10shared_ptrIN5torch17CapturedTracebackEEbbbE               N5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS1_9EventTypeE8EEE         St19_Sp_counted_deleterIPN5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS2_9EventTypeE5EEEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                St19_Sp_counted_deleterIPN5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS2_9EventTypeE6EEEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                St19_Sp_counted_deleterIPN5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS2_9EventTypeE5EEEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support30shared_ptr_parent_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                         St19_Sp_counted_deleterIPN5torch8profiler4impl11ExtraFieldsILNS2_9EventTypeE6EEEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support30shared_ptr_parent_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                         ({%}, 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please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/serialization.cpp    read EAGAIN; cowardly refusing to spin-wait    err != EAGAIN INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/serialization.cpp":209, please report a bug to PyTorch.    static_cast<size_t>(r) <= nbytes INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/serialization.cpp":226, please report a bug to PyTorch.  doWrite write(): non-blocking fd   failed with  write(): fd    read(): impossible! r < 0, but no errno was set err != 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/serialization.cpp":161, please report a bug to PyTorch.         err != EAGAIN INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/serialization.cpp":163, please report a bug to PyTorch.    static_cast<size_t>(r) <= nbytes INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/serialization.cpp":184, please report a bug to PyTorch.          more bytes. The file might be corrupted. doRead read(): non-blocking fd  read(): fd  unexpected EOF, expected  storage has wrong byte size: expected %ld got %ld THPStorage_readFileRaw                pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                  Undefined backend is not a valid device type    /pytorch/torch/csrc/tensor/python_tensor.cpp    default type cannot be undefined        only dense types are supported as the default type      only floating-point types are supported as the default type     torch.set_default_tensor_type() is deprecated as of PyTorch 2.1, please use torch.set_default_dtype() and torch.set_default_device() as alternatives.   invalid type object: only floating-point types are supported as the default type        invalid dtype object: only floating-point types are supported as the default type       Cannot map Backend SparseCsr(CPU|CUDA|HIP|VE|XPU|MPS) to a unique layout.       The torch.cuda.*DtypeTensor constructors are no longer recommended. It's best to use methods such as torch.tensor(data, dtype=*, device='cuda') to create tensors. backendToDeviceType couldn't find storage object  get_storage_obj py_set_default_tensor_type py_set_default_dtype layout_from_backend missing base type for Tensor get_tensor_dict _tensor_classes Tensor_new torch.tensortype __instancecheck__ Unknown backend /pytorch/c10/core/Backend.h backendToDispatchKey    p`P@0  p`P@0              tdTD4$tdT
LD4$ @P 00    `p 0<<<<<<\\\\\\\\\\\H8 P h      (@Xp  @Xp`x  0H (hpybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 BenchmarkConfig num_calling_threads num_worker_threads num_warmup_iters num_iters profiler_output_path BenchmarkExecutionStats latency_avg_ms ThroughputBenchmark add_input run_once                           N5torch20throughput_benchmark15BenchmarkConfigE                 N5torch20throughput_benchmark23BenchmarkExecutionStatsE         N5torch20throughput_benchmark19ThroughputBenchmarkE             ({%}, {object}) -> None         ({%}, {%}) -> None      ({%}) -> str                            ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> None           ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsFloat@float@           ({%}, {str}) -> None                            ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {%}) -> %                 ({%}, {*args}, {**kwargs}) -> object                            ({%}, {*args}, {**kwargs}) -> None                              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        /pytorch/torch/csrc/utils/throughput_benchmark.cpp      Check failed: script_module_.initialized() ^ module_.initialized()      Check failed: module_.initialized()     Starting benchmark on an nn.Module. This can be slow due to Python GIL.For proper inference simulation you might want to switch to a ScriptModule instead Average latency / iter (ms):  
 Total number of iters:  Check failed: initialized_    /pytorch/torch/csrc/utils/throughput_benchmark-inl.h    . Total number of finished threads:  Starting forward thread  Shutting down forward thread      /pytorch/aten/src/ATen/core/function_schema_inl.h checkArg      Only parallelization by callers is supported    Please provide benchmark inputs.Did you forget to call add_input()?     Using Autograd profiler. Trace will be saved to  Starting threads Finished benchmark Expected at most   argument(s) for operator ' ', but received  checkAndNormalizeInputs                     NSt6thread11_State_implINS_8_InvokerISt5tupleIJZNK5torch20throughput_benchmark6detail15BenchmarkHelperISt6vectorIN3c106IValueESaIS9_EES9_NS3_3jit6ModuleEE9benchmarkERKNS4_15BenchmarkConfigEEUlvE_EEEEEE                       NSt6thread11_State_implINS_8_InvokerISt5tupleIJZNK5torch20throughput_benchmark6detail15BenchmarkHelperINS5_11ModuleInputEN8pybind116objectES9_E9benchmarkERKNS4_15BenchmarkConfigEEUlvE_EEEEEE   	                      pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              ߰    ߰    Type %s doesn't implement stateless methods     Type %s doesn't implement stateless method %s   0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils.cpp":450, please report a bug to PyTorch.        backwards compatibility: call to "      " uses default value for keepdim which has changed default to False.  Consider passing as kwarg.        {:02x}{:02x}{:02x}{:02x}-{:02x}{:02x}-{:02x}{:02x}-{:02x}{:02x}-{:02x}{:02x}{:02x}{:02x}{:02x}{:02x}    cannot allocate memory for the result
  torch::gdb::tensor_repr: unexpected error
 Couldn't unpack int tuple /pytorch/torch/csrc/utils.cpp THPUtils_unpackIntTuple _torch NYI expected int at position  , but got:  THPUtils_unpackLongs Expected tuple or list storage_set storage_get                                                             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 _lazy_init     pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1         received an invalid combination of arguments -         got unrecognized keyword arguments:           didn't match because some of the keywords were incorrect:               didn't match because some of the arguments have invalid types:  tuple[ sequence[ no arguments  or None] [31;1m [0m [32;1m , but expected one of:
      *N5torch12_GLOBAL__N_14TypeE    *N5torch12_GLOBAL__N_110SimpleTypeE                             *N5torch12_GLOBAL__N_19MultiTypeE                               *N5torch12_GLOBAL__N_112NullableTypeE                           *N5torch12_GLOBAL__N_19TupleTypeE                               *N5torch12_GLOBAL__N_112SequenceTypeE                           pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 nested_tensor_ctor     nested_tensor(): invalid arguments      /pytorch/torch/csrc/utils/nested.cpp    Only lists (List[Tensor] and List[List...[Scalar]]) are accepted in nested_tensor       Something went really wrong and your list has negative size     We do not accept nested tensors as input to nested tensors      We do not accept non-strided layouts as input to nested tensors                 SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSEwmcYO1SS;SEwmcYOS1SS;SEwmcYOS1SS;SEwmcYOS1SS;SEwmcYOS1SS;SEwmcYOS1SS;                pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        /pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp is_tensor_list_and_append_overloaded    
Consider using one of the following signatures instead:        torch._library.simple_registry  default value for Tensor must be none, got:     Incorrect size of IntArrayRef:  Default value of IntArrayRef is missing right brace '}', found  Defaults not supported for float[]      invalid default value for ScalarType:   invalid default value for layout:       String defaults must be quoted  Mismatched quotes in string default:    Invalid quotes in string default:       String ends with escaped final quote:   Unsupported escape sequence in string default: \        FunctionParameter(): missing type:      FunctionParameter(): invalid type string:       {}() takes from {} to {} positional arguments but {} were given {}() takes {} positional argument{} but {} {} given     {}() missing {} required positional argument{}: {}      {}(): argument '{}' must be {}, not {}  varargs_eligible INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":1771, please report a bug to PyTorch.      failed_idx < PySequence_Size(obj) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":1774, please report a bug to PyTorch.     {}(): argument '{}' (position {}) must be {}, but found element of type {} at pos {}    {}(): argument '{}' (position {}) must be {}, not {}    {}() got an unexpected keyword argument '{}'    {}() got multiple values for argument '{}'      c10::List<::std::optional<Tensor>>      expected Tensor as argument {}, but got {}      0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":552, please report a bug to PyTorch.      handle_torch_function_no_python_arg_parser      0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":455, please report a bug to PyTorch.      py_types.ptr() != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":457, please report a bug to PyTorch.      args != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":458, please report a bug to PyTorch.        ` as a classmethod is not supported, please make it a plain method      0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":335, please report a bug to PyTorch.      ` as a plain method is deprecated       and will be an error in future, please define it as a classmethod.      dispatch_on_subclass called with NO overloaded args that actually triggered dispatch, perhaps there is a divergence in how you detect torch function/dispatch and how overloaded args is computed?  overloaded_args =   0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":652, please report a bug to PyTorch.      Multiple dispatch failed for '   handlers returned NotImplemented:

    
For more information, try re-running with TORCH_LOGS=not_implemented   torch_api_function.ptr() != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":250, please report a bug to PyTorch.    torch_api_function.ptr() != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp":701, please report a bug to PyTorch.  Number tuple of Tensors tuple of ints tuple of floats torch.Generator torch.Storage tuple of names tuple of Scalars unknown parameter type type_name expected Tensor as element   in argument  This overload of   is deprecated:
	 check_deprecated find_torch_dispatch_rule set_default_str True parse_intlist_args stol torch.int64 torch.strided torch.sparse_coo invalid device:  invalid stream:  parse_string_literal FunctionParameter was were extra_args missing_args extra_kwargs keywords must be strings invalid keyword arguments print_error SymIntArrayRef ArrayRef<double> PyObject* MemoryFormat std::string c10::string_view ::std::string_view Dimname ScalarList add_out div_out mul_out multiply_out sub_out subtract_out true_divide_out floor_divide_out missing opening parenthesis:  FunctionSignature missing closing parenthesis:  malformed signature:  |deprecated tensor_slow dispatch_on_mode Defining your mode's ` dispatch_on_subclass Defining your ` could not look up op for  , is_mode_active =  '; all    - mode object    - tensor subclass  torch API function must exist handle_torch_function torch.Tensor. __get__ __set__ __delete__                         0Hx`p`P@0  l<<SSDSSS\SSSSHHpHx,NI$MN5J JLJNMLJMNNdLKJJJLLKDKJdN                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1    /pytorch/c10/core/SymNodeImpl.h not a float     /pytorch/c10/core/ConstantSymNodeImpl.h schema_.has_value() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/dispatch/OperatorEntry.h":88, please report a bug to PyTorch.  operator   and backend bit  operator* _dispatch_dump _dispatch_dump_table _dispatch_check_invariants _dispatch_has_kernel _dispatch_find_dangling_impls _dispatch_get_all_op_names _dispatch_key_name _dispatch_key_parse _to_functionality_key _dispatch_num_backends _dispatch_keyset_full_after _dispatch_keyset_full _dispatch_keyset_to_string _dispatch_keys _parse_dispatch_key _dispatch_pystub _replace_ _unsafe_reset_storage _dispatch_key_for_device _autocast_supported_devices _get_nested_int _get_constant_bool_symnode _non_sym_sizes op_handle redispatch_boxed _DispatchOperatorHandle _dispatch_call_boxed _DispatchModule def_ def_legacy default_def_name_t_t default_def_schema_t_t impl_t_t op_name_with_overload impl_with_aoti_compile with_keyset tags alias_analysis fallback_fallthrough linenum /dev/null _dispatch_library _SafeKernelFunction Undefined CompositeExplicitAutograd CompositeImplicitAutograd AutogradNestedTensor AutogradOther Conjugate ZeroTensor Negative BackendSelect ADInplaceOrView Python FuncTorchDynamicLayerBackMode FuncTorchBatchedDecomposition FuncTorchBatched FuncTorchVmapMode FuncTorchGradWrapper AutocastCPU AutocastMPS AutocastXPU AutocastHPU AutocastIPU AutocastCUDA AutocastPrivateUse1 Dense StartOfDenseBackends EndOfDenseBackends Quantized StartOfQuantizedBackends QuantizedCPU QuantizedCUDA QuantizedHIP QuantizedXLA QuantizedMPS QuantizedIPU QuantizedXPU QuantizedHPU QuantizedVE QuantizedLazy QuantizedMTIA QuantizedMAIA QuantizedPrivateUse1 QuantizedPrivateUse2 QuantizedPrivateUse3 QuantizedMeta EndOfQuantizedBackends StartOfSparseBackends SparseCPU SparseCUDA SparseHIP SparseXLA SparseMPS SparseIPU SparseXPU SparseHPU SparseVE SparseLazy SparseMTIA SparseMAIA SparsePrivateUse1 SparsePrivateUse2 SparsePrivateUse3 SparseMeta EndOfSparseBackends StartOfSparseCsrBackends SparseCsrCPU SparseCsrCUDA SparseCsrHIP SparseCsrXLA SparseCsrMPS SparseCsrIPU SparseCsrXPU SparseCsrHPU SparseCsrVE SparseCsrLazy SparseCsrMTIA SparseCsrMAIA SparseCsrPrivateUse1 SparseCsrPrivateUse2 SparseCsrPrivateUse3 SparseCsrMeta EndOfSparseCsrBackends StartOfNestedTensorBackends NestedTensorCPU NestedTensorCUDA NestedTensorHIP NestedTensorXLA NestedTensorMPS NestedTensorIPU NestedTensorXPU NestedTensorHPU NestedTensorVE NestedTensorLazy NestedTensorMTIA NestedTensorMAIA NestedTensorPrivateUse1 NestedTensorPrivateUse2 NestedTensorPrivateUse3 NestedTensorMeta EndOfNestedTensorBackends AutogradFunctionality AutogradCPU AutogradCUDA AutogradHIP AutogradXLA AutogradMPS AutogradIPU AutogradXPU AutogradHPU AutogradVE AutogradLazy AutogradMTIA AutogradMAIA AutogradPrivateUse1 AutogradPrivateUse2 AutogradPrivateUse3 highestPriorityTypeId from_raw_repr _after_autograd_keyset _after_ADInplaceOrView_keyset _dispatch_is_alias_key _ForceDispatchKeyGuard _PreserveDispatchKeyGuard _IncludeDispatchKeyGuard _ExcludeDispatchKeyGuard _SetExcludeDispatchKeyGuard _AutoDispatchBelowAutograd _set_only_lift_cpu_tensors _TorchDispatchModeKey FUNCTIONAL PROXY FAKE SafeKernelFunction(debug=' torch.library fallthrough_kernel IMPL FRAGMENT could not parse  parseKind CONSERVATIVE FROM_SCHEMA PURE_FUNCTION parseAliasAnalysisKind callBoxed /pytorch/torch/csrc/utils/python_dispatch.cpp   Expected device_type string to not have a device index; got     Tried to map functionality key   to a runtime key, but ended up with    . This can happen if the order of the backend dispatch keys in DispatchKey.h isn't consistent.   Please double check that enum for inconsistencies.     toBackendComponent(next_key) == static_cast<BackendComponent>(current_backendcomponent_idx_) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/core/DispatchKeySet.h":596, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/c10/core/DispatchKeySet.h      _dispatch_find_schema_or_throw  _dispatch_check_all_invariants  _dispatch_has_kernel_for_dispatch_key   _dispatch_kernel_for_dispatch_key_is_fallthrough        _dispatch_has_kernel_for_any_dispatch_key       _dispatch_has_computed_kernel_for_dispatch_key  _dispatch_get_computed_kernel_for_dispatch_key  _dispatch_tls_set_dispatch_key_excluded _dispatch_tls_is_dispatch_key_excluded  _dispatch_tls_set_dispatch_key_included _dispatch_tls_is_dispatch_key_included  _dispatch_isTensorSubclassLike  _functionality_to_backend_keys  _dispatch_has_backend_fallback  _dispatch_get_backend_keyset_from_autograd      _dispatch_tls_local_include_set _dispatch_tls_local_exclude_set _functionalization_reapply_views_tls    _dispatch_is_included_in_alias  _dispatch_print_registrations_for_dispatch_key  _dispatch_get_registrations_for_dispatch_key    _dispatch_set_report_error_callback     _are_functorch_transforms_active        _set_throw_on_mutable_data_ptr  _set_warn_deprecated_on_mutable_data_ptr        register_ad_inplace_or_view_fallback    _dispatch_clear_leaked_python_filenames Clear the global storage of leaked Python filenames. WARNING: Only call this if you're sure no Library objects are still using the filenames.   CompositeExplicitAutogradNonFunctional  CompositeImplicitAutogradNestedTensor   FuncTorchDynamicLayerFrontMode  StartOfAutogradFunctionalityBackends    EndOfAutogradFunctionalityBackends      _dispatch_autogradother_backends        _additional_keys_to_prop_for_wrapper_tensors    _AutoDispatchBelowADInplaceOrView       _get_dtensor_allow_implicit_replication _set_dtensor_allow_implicit_replication func != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_dispatch.cpp":1081, please report a bug to PyTorch.         python_op_registration_trampoline_impl  pyobj != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/python_dispatch.cpp":1083, please report a bug to PyTorch.        __setstate__ expected tuple with one element    SafeKernelFunction has been invalidated  not a bool not an int  ~]<vU4nM,ltttt  @xP   h @ 3333343345$533333333333<5ББ(d4d        *N3c104impl6detail31WrapFunctionIntoRuntimeFunctor_IZZN5torch4impl8dispatch20initDispatchBindingsEP7_objectENKUlN8pybind116objectEPKcSB_SB_E_clES9_SB_SB_SB_EUlRKN2at6TensorEE_SE_NS_4guts8typelist8typelistIJSG_EEEEE          *N3c104impl6detail31WrapFunctionIntoRuntimeFunctor_IZZN5torch4impl8dispatch20initDispatchBindingsEP7_objectENKUlN8pybind116objectEPKcSB_SB_SB_E_clES9_SB_SB_SB_SB_EUlRKN2at6TensorEE_SE_NS_4guts8typelist8typelistIJSG_EEEEE    *N3c104impl6detail31WrapFunctionIntoRuntimeFunctor_IZZN5torch4impl8dispatch20initDispatchBindingsEP7_objectENKUlN8pybind116objectEPKcSB_SB_E0_clES9_SB_SB_SB_EUlRKN2at6TensorEE_SE_NS_4guts8typelist8typelistIJSG_EEEEE         ({%}, {tuple}) -> None  ({%}) -> tuple          ({torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> None                                        ({torch.Tensor}) -> Tuple[int, ...]                             ({@typing.SupportsInt@int@}) -> %                               ({@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> Union[int, torch.SymInt]            () -> @collections.abc.Sequence@list@[str]              () -> bool              ({str}) -> str                  ({torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}) -> None                                        ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}) -> None                        ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}) -> None                        ({str}, {str}) -> tuple[str, str] | None        ({%}, {object}) -> None                         ({str}) -> @collections.abc.Sequence@list@[str] ({str}) -> % | None             ({str}) -> None ({%}, {%}) -> bool              () -> bool      () -> % () -> % ({torch.Tensor}) -> %   ({%}) -> %      ({%}) -> str    () -> % ({%}) -> %      ({%}) -> bool   ({%}, {%}) -> bool      ({%}) -> str            ({%}, {%}) -> % ({%}, {%}) -> %                 () -> @typing.SupportsInt@int@  ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]     ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> str                    ({torch.Tensor}) -> bool        ({%}) -> bool   ({%}, {bool}) -> None   ({%}) -> bool           ({%}, {bool}) -> None                           () -> @collections.abc.Sequence@list@[str]                      () -> @collections.abc.Sequence@list@[str]      ({str}, {%}) -> %               ({%}) -> object ({%}) -> str                    ({%}, {%}, {*args}, {**kwargs}) -> object                       ({str}, {str}) -> bool          ({str}, {%}) -> bool            ({str}, {%}) -> bool            ({str}, {%}) -> bool            ({str}) -> bool         () -> None              ({str}) -> None         ({str}) -> str          ({str}) -> str  ({str}, {str}) -> %             () -> None      ({str}, {str}, {str}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> %                   ({object}, {str}) -> None                       ({object}, {%}, {object}, {bool}) -> None                       ({object}, {str}) -> object     ({object}, {str}, {str}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> str                           ({object}, {str}, {%}, {object}, {bool}) -> None                ({object}, {str}, {str}, {%}) -> None                           ({object}, {str}, {str}, {str}) -> object                       ({object}, {str}, {str}, {str}, {str}) -> object                ({object}, {str}, {str}, {str}) -> object                       ({object}, {str}) -> object                                     ({object}, {str}, {str}) -> object              ({object}) -> None                              ({object}, {%}, {*args}, {**kwargs}) -> object      	                              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1          @  @    P P `    FN3c1014DispatchKeySetEmE                       FN8pybind116objectERKN3c1014OperatorHandleERKNS_4argsERKNS_6kwargsEE            FbN3c1011DispatchKeyEE                          N5torch4impl8dispatch18PythonKernelHolderE      N3c1014OperatorHandleE          N5torch7LibraryE                N3c1018SafeKernelFunctionE      N3c1019ConstantSymNodeImplIbEE                  N5torch4impl28DeprecatedRAIIContextManagerIN3c104impl23ExcludeDispatchKeyGuardEJNS2_14DispatchKeySetEEEE                        N5torch4impl18RAIIContextManagerIN3c104impl21ForceDispatchKeyGuardEJNS2_14DispatchKeySetES5_EEE N5torch4impl18RAIIContextManagerIN3c104impl21ForceDispatchKeyGuardEJEEE                         N5torch4impl18RAIIContextManagerIN3c104impl23IncludeDispatchKeyGuardEJNS2_11DispatchKeyEEEE     N5torch4impl18RAIIContextManagerIN3c104impl23ExcludeDispatchKeyGuardEJNS2_14DispatchKeySetEEEE  N5torch4impl18RAIIContextManagerINS0_8dispatch26SetExcludeDispatchKeyGuardEJN3c1011DispatchKeyEbEEE                             N5torch4impl28DeprecatedRAIIContextManagerIN2at25AutoDispatchBelowAutogradEJEEE                 N5torch4impl18RAIIContextManagerIN2at32AutoDispatchBelowADInplaceOrViewEJEEE                    PFN8pybind116objectERKN3c1014OperatorHandleERKNS_4argsERKNS_6kwargsEE           PFbN3c1011DispatchKeyEE         PFN3c1014DispatchKeySetEmE                      St14default_deleteIN5torch7LibraryEE                            St19_Sp_counted_deleterIPN5torch7LibraryEN8pybind116memory14guarded_deleteESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                  ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}, {%}, {bool}) -> None      ({%}, {%}) -> None              ({%}, {%}) -> None      ({%}) -> None           ({%}, {%}, {%}) -> None         ({%}, {%}) -> None              ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {%}) -> None                              ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}, {object}, {object}, {object}) -> None     ({%}) -> None   ({%}, {object}, {object}, {object}) -> None     ({%}) -> None   ({%}, {object}, {object}, {object}) -> None     ({%}) -> None   ({%}, {object}, {object}, {object}) -> None     ({%}) -> None   ({%}, {object}, {object}, {object}) -> None     ({%}) -> None   ({%}, {object}, {object}, {object}) -> None     ({%}) -> None   ({%}, {object}, {object}, {object}) -> None     ({%}) -> None   ({%}, {object}, {object}, {object}) -> None     ({%}) -> None   ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}) -> bool   ({@typing.SupportsInt@int@}) -> %               ({%}, {%}) -> bool      ({%}) -> %              ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@               ({%}, {%}) -> % ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {*args}, {**kwargs}) -> object    ({%}) -> str    ({%}) -> %              
              torch.fx.experimental.sym_node DynamicInt                       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        pybind11 loading for c10::Scalar NYI (file a bug if you need it)        0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/pybind.cpp":126, please report a bug to PyTorch.         /pytorch/torch/csrc/utils/pybind.cpp    py_node INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/pybind.cpp":88, please report a bug to PyTorch.    py_node INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/pybind.cpp":120, please report a bug to PyTorch.   scalar.isIntegral( false) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/pybind.cpp":27, please report a bug to PyTorch.                       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        slot->load_pyobj() == nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/pyobject_preservation.cpp":15, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/utils/pyobject_preservation.cpp     target->combined_refcount_.load(std::memory_order_relaxed) == c10::detail::kUniqueRef INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/pyobject_preservation.cpp":16, please report a bug to PyTorch.       expected != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/pyobject_preservation.cpp":35, please report a bug to PyTorch.         !c10::detail::has_pyobject(combined) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/pyobject_preservation.cpp":45, please report a bug to PyTorch.  init_fresh_nonatomic init_once        In structseq_repr(), member %zd name is nullptr for type %.500s                         pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        /pytorch/torch/csrc/utils/tensor_apply.cpp      apply_ is only implemented on CPU tensors       map_ is only implemented on CPU tensors map2_ is only implemented on CPU tensors  for 'other' (got  map_: expected   for argument 'x' (got  map2_: expected   for argument 'y' (got  store_scalar: invalid type store_scalar    /pytorch/torch/csrc/utils/python_scalars.h  DonnmolnomlTl,lkTiTiTimTiTiTiTiTiTiTiDm<kjj4jiiTiTiTiTiTiTiTiTiTiTiTiTiTiTi|iload_scalar: invalid type load_scalar   vvvv8wvvv vuuusssusssssssXutt tt tssssssssssssssss            ">= >= > > >"> >@>===== > >>B?4B?4B?4B?4>B?4B?4>B?4B?4>>>>p>`>P>@>0>\=>@4@4@4@4?@4@4>@4@4>>>>>>>>>R<@@@@@?vAA?lAJ?T@?u?T?m@?;@)??    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                       o@    @  A      `     _@          @          w     C  B  F   F                  pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                 	
 !"#$%&'torch.sparse_csr torch.sparse_bsr torch.sparse_bsc torch._mkldnn torch.jagged           pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                torch.sparse_cscunsupported memory_format preserve_format contiguous_format channels_last channels_last_3d                      pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 unsupported QScheme                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                per_tensor_affinper_tensor_symmedata || (advance_data_ptr == 0) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_list.cpp":35, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/utils/tensor_list.cpp       .tolist() is not supported for tensor subclasses, got   tolist() shouldn't be called on a tensor with unallocated storage recursive_to_list tensor_to_list      pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                  but device type:   was passed check_legacy_ctor_device infer_scalar_type new(): invalid data type ' Could not infer dtype of  expected sequence of length   at dim  recursive_store tensor_fromDLPack . Maximum supported version:  used_dltensor_versioned used_dltensor tensor_frombuffer ) must not be 0 ) and count ( both buffer length (  bytes) minus 1  bytes) after offset (  bytes) requested buffer length ( internal_new_from_data __cuda_array_interface__ __dlpack__ too many dimensions ' compute_sizes legacy_new_from_sequence can't alias NumPy scalars.  '. ' to ' ' into dtype ' tensor(): invalid arguments sparse_coo_tensor_ctor : layout must be  new(*, Device? device=None) new(*, int64_t cdata)|hidden new(): expected key in  check_base_legacy_new new(): invalid arguments       `x0H                    ؗHГܛ,L"v~                                          *ZN5torch5utils17tensor_frombufferEP7_objectN3c1010ScalarTypeEllbEUlPvE_                        *ZN5torch5utils12_GLOBAL__N_121tensor_fromDLPackImplI24DLManagedTensorVersionedEEN2at6TensorEP7_objectPT_EUlPvE_                *ZN5torch5utils12_GLOBAL__N_121tensor_fromDLPackImplI15DLManagedTensorEEN2at6TensorEP7_objectPT_EUlPvE_                         pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                  legacy constructor expects device type:         /pytorch/torch/csrc/utils/tensor_new.cpp        invalid default scalar type for complex new(): self-referential lists are incompatible  Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow. Please consider converting the list to a single numpy.ndarray with numpy.array() before converting to a tensor.      from_dlpack received an invalid capsule. Note that DLTensor capsules can be consumed only once, so you might have already constructed a tensor from it once.    unsupported DLPack capsule major version:       could not retrieve buffer from object   The given buffer is not writable, and PyTorch does not support non-writable tensors. This means you can write to the underlying (supposedly non-writable) buffer using the tensor. You may want to copy the buffer to protect its data or make it writable before converting it to a tensor. This type of warning will be suppressed for the rest of this program.       bytes) must be non-negative and no greater than buffer length (         bytes) must be a multiple of element size (     bytes) must not be greater than actual buffer length ( Can't pin tensor constructed from a variable    Can't pin tensor constructed from __cuda_array_interface__      Can't pin tensor constructed from numpy could not determine the shape of object type '   or an UntypedStorage, but got  new(): data must be a sequence (got     Either remove copy=False or transform it in a ndarray.  can't alias tensor from device '        can't alias tensor with dtype ' can't alias arbitrary sequence into a tensor.   To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.detach().clone() or sourceTensor.detach().clone().requires_grad_(True), rather than tensor.new_tensor(sourceTensor).     new_tensor(): invalid arguments To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.detach().clone() or sourceTensor.detach().clone().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor).  !isSparse(dispatchKeyToBackend(dispatch_key)) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_new.cpp":1152, please report a bug to PyTorch.        !isSparseCsr(dispatchKeyToBackend(dispatch_key)) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_new.cpp":1153, please report a bug to PyTorch.     sparse_coo_tensor(): invalid arguments  !isSparseCsr(dispatchKeyToBackend(dispatch_key)) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_new.cpp":904, please report a bug to PyTorch.      sparse_compressed_tensor_ctor_worker    !isSparse(dispatchKeyToBackend(dispatch_key)) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_new.cpp":905, please report a bug to PyTorch.         _validate_sparse_csc_tensor(PyObject* ccol_indices, PyObject* row_indices, PyObject* values, IntArrayRef size)  _validate_sparse_bsc_tensor(PyObject* ccol_indices, PyObject* row_indices, PyObject* values, IntArrayRef size)  _validate_sparse_csr_tensor(PyObject* crow_indices, PyObject* col_indices, PyObject* values, IntArrayRef size)  _validate_sparse_bsr_tensor(PyObject* crow_indices, PyObject* col_indices, PyObject* values, IntArrayRef size)  _validate_sparse_compressed_tensor(PyObject* compressed_indices, PyObject* plain_indices, PyObject* values, IntArrayRef size, Layout layout)    new(Tensor indices, Tensor values, *, Device? device=None)      new(Tensor indices, Tensor values, IntArrayRef size, *, Device? device=None)    new(SymIntArrayRef size, *, Device? device=None)        legacy_sparse_tensor_generic_ctor_new   torch.sparse.SparseTensor() is deprecated.  Please use torch.sparse_coo_tensor((0,), dtype=).   torch.sparse.SparseTensor(cdata=x._cdata) is deprecated.  Please use torch.sparse_coo_tensor(x._indices(), x._values(), x.shape).       torch.sparse.SparseTensor(indices, values, *, device=) is deprecated.  Please use torch.sparse_coo_tensor(indices, values, dtype=, device=).    torch.sparse.SparseTensor(indices, values, shape, *, device=) is deprecated.  Please use torch.sparse_coo_tensor(indices, values, shape, dtype=, device=).      torch.sparse.SparseTensor(sequence) only accepts sizes.  Please use torch.sparse_coo_tensor() or construct a strided tensor and convert it to sparse via to_sparse.     SparseTensor.new(sequence) only accepts sizes.  Please use torch.sparse_coo_tensor() or construct a strided tensor and convert it to sparse via to_sparse.      torch.sparse.SparseTensor(shape, *, device=) is deprecated.  Please use torch.sparse_coo_tensor(shape, dtype=, device=).        legacy_tensor_generic_ctor_new  Legacy tensor constructor of the form torch.Tensor(tensor, device=device) is not supported.  Use torch.tensor(...) or torch.as_tensor(...) instead.     Legacy tensor new of the form tensor.new(tensor, device=device) is not supported.  Use torch.as_tensor(...) instead. Unrecognized tensor type ID:  dispatchKeyToBackend  *ؕȕޖxpXRH>4ʖzpf\ԖؕȕxpX        new_tensor(PyObject* data, *, ScalarType dtype=None, Device? device=None, bool requires_grad=Falsparse_compressesparse_csr_tensosparse_csc_tensosparse_bsr_tensosparse_bsc_tenso_validate_sparse_coo_tensor(PyObject* indices, PyObject* values, IntArrayRef siznew(*, Device? dce? device=None)new(Storage stornew(*, int64_t c_t cdata)|hiddennew(Tensor other, *, Device? device=None)|hiddennew(SymIntArrayRef size, *, Devinew(PyObject* data, *, Device? d/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_numpy.cpp      The given NumPy array is not writable, and PyTorch does not support non-writable tensors. This means writing to this tensor will result in undefined behavior. You may want to copy the array to protect its data or make it writable before converting it to a tensor. This type of warning will be suppressed for the rest of this program.   validated == false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_numpy.cpp":554, please report a bug to PyTorch.  validate_numpy_for_dlpack_deleter_bug   shape and strides must be sequences     _ARRAY_API is not PyCapsule object      module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x      module was compiled against NumPy C-API version 0x%x (NumPy 1.20) but the running NumPy has C-API version 0x%x. Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem.       FATAL: module compiled as unknown endian        FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime   can't convert np.ndarray of type {}. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint64, uint32, uint16, uint8, and bool.        tensor_from_cuda_array_interface        cuda_dict INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_numpy.cpp":396, please report a bug to PyTorch.   `__cuda_array_interface__` must be a dict       attribute `typestr` must exist  dtype_size_in_bytes > 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/utils/tensor_numpy.cpp":435, please report a bug to PyTorch.     `data` must be a 2-tuple of (int, bool) the read only flag is not supported, should always be False     strides must be a sequence of the same length as shape  given array strides not a multiple of the element byte size. Make a copy of the array to reallocate the memory. .numpy() is not supported for tensor subclasses.        copy the tensor to host memory first.    device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to        Cannot convert a ZeroTensor to numpy. Set force=True if you need the zero array.       Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.   Can't call numpy() on Tensor that has conjugate bit set.        Use tensor.resolve_conj().numpy() instead.      Can't call numpy() on Tensor that has negative bit set. Use tensor.resolve_neg().numpy() instead.       given numpy array strides not a multiple of the element byte size. Copy the numpy array to reallocate the memory.       At least one stride in the given numpy array is negative, and tensors with negative strides are not currently supported. (You can probably work around this by making a copy of your array  with array.copy().)         given numpy array has byte order different from the native byte order. Conversion between byte orders is currently not supported. warn_numpy_not_writeable __version__ seq_to_aten_shape numpy._core._multiarray_umath numpy.core._multiarray_umath _ARRAY_API _ARRAY_API is NULL pointer Failed to initialize NumPy Got unsupported ScalarType  aten_to_numpy_dtype numpy_dtype_to_aten Numpy is not available typestr cannot parse `typestr` attribute `shape` data exist attribute `shape` must exist tensor_to_numpy Use Tensor.to_dense() first.  layout tensor to numpy.  can't convert  tensor_from_numpy expected np.ndarray (got  element_size must be 0                        0@P`Ga4pGa4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4Ga4                     (8@HXhx                        *ZN5torch5utils17tensor_from_numpyEP7_objectbEUlPvE_            *ZN5torch5utils32tensor_from_cuda_array_interfaceEP7_objectSt8optionalIN3c106DeviceEEEUlPvE_                      pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1    <\|$
torch.xpu torch.ipu torch.cuda.sparse torch.xpu.sparse torch.mps.sparse torch.quantized torch.hpu torch.mps torch.lazy torch.xla torch.meta Unimplemented backend  backend_to_string invalid type: ' options_from_string    /pytorch/torch/csrc/utils/tensor_types.cpp  d,t<L\l|8pX@(hP8 x`H0 pX@(hP "8 """!**,*,*,*,+l*,*,,+*l+C**v*C+))!(r4r4r4r4'r4r4'r4r44($(d((t('l'D(T(h%8%P%x$$$$$$% %%%%&(&@&X&p&&&&&& 'H$`$%%%##### $$0$(#@#X#p#"#"!       ` \'s4s4s4s4R's4s4's4s4'''z''p'f'''5l577B8s5t75l55l57777t7777t77.8885555l5t77L8575557o97d9Y9N977z9777777777777777777777777777777777777777777789V:"99998C988-977797997777977777977779:	:7979797779777799@:75:7*:7:777K:7777777777777777777777897"99998788-97X2X2k4k4k4X2X2X2X2X2k4k4k422222222222@555554+255555555555555544[2T2M25555655b2?2F25`1`1!5!5!5`1`1`1`1`1!5!5!511111111111H4                  expected List or Tuple (got {}) THPModule_disable_torch_function        /pytorch/torch/csrc/utils/disable_torch_function.cpp    THPModule_disable_torch_dispatch        torch._C.DisableTorchFunctionSubclass OO|OO torch._C.DisableTorchFunction                                                           pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 MKL, MKLDNN verbose mkl_set_verbose mkldnn_set_verbose FiiE PFiiE              ({@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 cpu related pybind. _is_avx2_supported _is_avx512_supported _is_avx512_vnni_supported _is_avx512_bf16_supported _is_amx_tile_supported _is_amx_fp16_supported _init_amx _L1d_cache_size _L2_cache_size FjvE PFjvE              () -> @typing.SupportsInt@int@                  pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        functionalization related pybind.       at::functionalization::impl::isFunctionalTensor(tensor) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/functionalization/Module.cpp":20, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/torch/csrc/functionalization/Module.cpp get_view_meta_sequence apply_view_meta_sequence InverseReturnMode AlwaysView NeverView ViewOrScatterInverse has_symbolic_inputs _unsafe_view_ViewMeta resize__ViewMeta                         St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN2at17functionalization16resize__ViewMetaESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                       St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN2at17functionalization21_unsafe_view_ViewMetaESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                  St15_Sp_counted_ptrIPN2at17functionalization8ViewMetaELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE            St15_Sp_counted_ptrIPN2at17functionalization16resize__ViewMetaELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   St15_Sp_counted_ptrIPN2at17functionalization21_unsafe_view_ViewMetaELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                              St19_Sp_counted_deleterIPN2at17functionalization8ViewMetaEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE      St19_Sp_counted_deleterIPN2at17functionalization16resize__ViewMetaEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                             St19_Sp_counted_deleterIPN2at17functionalization21_unsafe_view_ViewMetaEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                        ({%}, {tuple[bool, @collections.abc.Sequence@list@[Union[int, torch.SymInt]]]}) -> None         ({%}) -> tuple[bool, @collections.abc.Sequence@list@[Union[int, torch.SymInt]]]                 ({%}, {tuple[bool, @collections.abc.Sequence@list@[Union[int, torch.SymInt]]]}) -> None         ({%}, {tuple[bool, @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]]}) -> None         ({%}) -> tuple[bool, @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]]                 ({%}, {tuple[bool, @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]]}) -> None         ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> tuple[bool, @collections.abc.Sequence@list@[Union[int, torch.SymInt]]]                 ({%}) -> tuple[bool, @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]]                 ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> bool                   ({torch.Tensor}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> torch.Tensor                          ({torch.Tensor}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]          pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       instruction_counter related pybind.     Failed to open instruction count event: %s.
    Error disabling perf event (fd: %d): %s
        Error reading perf event results: %s
 _instruction_counter width is not integer HHбHHHHHHHHHHp@ԴD{````D,ض(x`ķddD,p00P<Tܸl                                                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 (null) (nil) precision is not integer  \pp``((ht.[4*"&ttt=8xhpxX0 P FmiE PFmiE                          ({@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@        run_with_flat_inputs_and_outputs PyModelRunner packagePath modelName    /pytorch/torch/nativert/executor/memory/LayoutManager.h deallocating layout buffer of size  |X[tXlXlXlXlXtXlXXZXXXZXX        N5torch8nativert11ModelRunnerE                  St15_Sp_counted_ptrIPN5torch8nativert11ModelRunnerELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE               ({%}, {str}, {str}) -> None     ({%}, {*args}) -> object        ({%}, {*args}, {**kwargs}) -> object                            ({%}, {*args}, {**kwargs}) -> object                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                             GetLatest _lazy _lazy_ts_backend _mark_step _wait_device_ops _reset_metrics _counter_names _metrics_report _counter_value _get_tensor_id _get_tensors_text _get_tensors_dot _get_tensors_backend _get_graph_hash sync_ltc_data _sync_multi _get_force_fallback _set_force_fallback _clear_ir_cache _dump_ir_cache _set_reuse_ir _set_symbolic_shape_mode _get_symbolic_shape_mode _get_default_device_type _run_cached_graph _get_latest_computation_graph lazy_tensors::device_data    Expected !element_list_.empty() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)    /pytorch/torch/csrc/lazy/core/cache.h   Found non-TSComputation in cache        /pytorch/torch/csrc/lazy/python/init.cpp        Non-empty devices are not supported.    _get_tensors_ts_device_data_node        Expected hash_str.size() == sizeof(hash_t) to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) Failed to get computation by hash. Maybe the entry get kicked out of the LRU cache      Expected tsDataPtr->scalar.has_value() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)     ArrayRef: attempted to access front() of empty list front       ArrayRef: attempted to access back() of empty list              ``    *ZZN5torch4lazy16initLazyBindingsEP7_objectENKUlRKSt6vectorIN2at6TensorESaIS5_EEE_clES9_EUlN3c108ArrayRefIPKNS0_4NodeEEEE_      *ZZN5torch4lazy16initLazyBindingsEP7_objectENKUlRKSt6vectorIN2at6TensorESaIS5_EEE0_clES9_EUlN3c108ArrayRefIPKNS0_4NodeEEEE_             () -> str               ({str}, {@collections.abc.Sequence@list@[IValue]}) -> @collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]                             ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}) -> tuple[@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@], @collections.abc.Sequence@list@[IValue]]          () -> None              () -> str               () -> bool              ({bool}) -> None                ({bool}) -> None                ({str}) -> None         () -> None              ({str}) -> None         () -> str                               ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}, {bool}, {bool}) -> None               ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}) -> bytes                                      ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}) -> str                                        ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}) -> str                                        ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}) -> str                                        ({torch.Tensor}) -> @typing.SupportsInt@int@                    ({str}) -> object               () -> str                       () -> @collections.abc.Sequence@list@[str]              () -> None                              ({@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> None                ({str}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}, {bool}) -> None pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                FSt6vectorIN5torch4lazy14SourceLocationESaIS2_EEvE              N5torch4lazy11ComputationE      N5torch4lazy13TSComputationE    PFSt6vectorIN5torch4lazy14SourceLocationESaIS2_EEvE             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        module.attr("dropout").toModule().is_training() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/test/cpp/jit/torch_python_test.cpp":30, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/test/cpp/jit/torch_python_test.cpp     !module.attr("dropout").toModule().is_training() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/test/cpp/jit/torch_python_test.cpp":32, please report a bug to PyTorch.    module.attr("dropout").toModule().is_training() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/test/cpp/jit/torch_python_test.cpp":34, please report a bug to PyTorch.     passed INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/test/cpp/jit/torch_python_test.cpp":76, please report a bug to PyTorch.  SANDCASTLE TW_JOB_USER sandcastle dropout_model.pt testEvalModeForLoadedModule testTorchSaveError _itt VTune ITT bindings rangePush rangePop FvPKcE PFvPKcE         ({str}) -> None                 pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 enable_timing interprocess external |bbbb THCPEvent_init ~CUDAEvent Event device  THCPEvent_from_ipc_handle torch._C._CudaEventBase cuda_event /pytorch/aten/src/ATen/cuda/CUDAEvent.h THPEvent has not been initialized yet.  /pytorch/torch/csrc/cuda/Event.cpp      currentStreamCaptureStatusMayInitCtx    /pytorch/c10/cuda/CUDAGraphsC10Utils.h   does not match recording stream's device       cudaIpcEventHandle_t expects byte-like object of size   Event can only be created on CUDA devices, but got device type  CUDAGuardImpl initialized with non-CUDA DeviceType:  CUDAGuardImpl              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 sm_100 sm_120     attempting to gather stack context from the wrong StackContext type.    /pytorch/torch/csrc/cuda/Module.cpp     invalid argument to getCurrentStream    THCPModule_getCurrentStream_raw invalid argument to has_primary_context invalid argument to exchangeDevice      THCPModule_maybeExchangeDevice  invalid argument to reset_accumulated_memory_stats      THCPModule_resetAccumulatedMemoryStats  invalid argument to reset_peak_memory_stats     THCPModule_resetPeakMemoryStats (double fraction, int device);  invalid argument to getDefaultStream    THCPModule_getDefaultStream_wrap        THCPModule_getCurrentStream_wrap        THCPModule_cudaSetSyncDebugMode Synchronization debug mode is a prototype feature and does not yet detect all synchronizing operations  invalid argument to set_sync_debug_mode invalid value of debug_mode, expected one of 0,1,2      (int device, int peer_device);  invalid argument to canDeviceAccessPeer THCPModule_canDeviceAccessPeer_wrap     Expected allocated_pointer != definitely_stale_pointers.end() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.)      Unexpected deleter function on storage, could not swap function cudaCachingAllocator_enable expects a bool, but got     THCPModule_cudaCachingAllocator_enable  set_benchmark_limit_cudnn expects an int, but got       THCPModule_setBenchmarkLimitCuDNN       cuda_tunableop_enable expects a bool, but got   THCPModule_cuda_tunableop_enable        cuda_tunableop_tuning_enable expects a bool, but got    THCPModule_cuda_tunableop_tuning_enable cuda_record_untuned_enable expects a bool, but got      THCPModule_cuda_record_untuned_enable   cuda_tunableop_read_file expects a string, but got      THCPModule_cuda_tunableop_read_file     cuda_tunableop_set_max_tuning_duration expects an int, but got  THCPModule_cuda_tunableop_set_max_tuning_duration       cuda_tunableop_set_max_tuning_iterations expects an int, but got        THCPModule_cuda_tunableop_set_max_tuning_iterations     cuda_tunableop_set_filename expects a string, but got   THCPModule_cuda_tunableop_set_filename  cuda_tunableop_set_filename expects a bool, but got     cuda_tunableop_set_rotating_buffer_size expects an int, but got         THCPModule_cuda_tunableop_set_rotating_buffer_size      cuda_tunableop_set_numerical_check_tolerances expects (bool[, float[, float]])  THCPModule_cuda_tunableop_set_numerical_check_tolerances        First argument must be a boolean, got   Second argument (atol) must be a float, got     Third argument (rtol) must be a float, got      Numerical check tolerances must be positive. Got atol=  invalid argument to memory_allocated    torch.cuda._sleep(): expected 'int'     (ssize_t size, intptr_t stream);        mempool_id must be a tuple of 2 integers        mempool_id elements must be integers    graph_capture_record_stream_reuse       !torch::utils::is_device_in_bad_fork(at::kCUDA) INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/cuda/Module.cpp":1542, please report a bug to PyTorch.    Not expecting deleter function _cuda_CUDAAllocator_AllocatorState      _set_storage_data_ptr_access_error_msg  _tensors_data_ptrs_at_indices_equal     _construct_CUDA_Tensor_From_Storage_And_Metadata        _cuda_beginAllocateCurrentStreamToPool  _cuda_beginAllocateCurrentThreadToPool  _cuda_checkPoolLiveAllocations  max_threads_per_multi_processor shared_memory_per_multiprocessor        _cuda_record_memory_history_legacy      _cuda_get_conv_benchmark_empty_cache    _cudnn_set_conv_benchmark_empty_cache   Any stale tensors which are being manually freed must be passed to set checkpoint       Expected stream capture to be under way THCPModule_cudaJiteratorCompileAndLaunchKernel   of input tensors tuple is not a Tensor _cuda_isCurrentStreamCapturing  _cuda_resetAccumulatedMemoryStats       _cuda_attach_out_of_memory_observer     _cuda_resetAccumulatedHostMemoryStats   _cuda_resetPeakHostMemoryStats  _cuda_cudaCachingAllocator_raw_alloc    _cuda_cudaCachingAllocator_raw_delete   _cuda_cudaCachingAllocator_enable       _cuda_jiterator_compile_and_launch_kernel       _cuda_get_cudnn_benchmark_limit _cuda_set_cudnn_benchmark_limit _cuda_tunableop_tuning_is_enabled       _cuda_record_untuned_is_enabled _cuda_tunableop_set_max_tuning_duration _cuda_tunableop_get_max_tuning_duration _cuda_tunableop_set_max_tuning_iterations       _cuda_tunableop_get_max_tuning_iterations       _cuda_tunableop_get_validators  _cuda_tunableop_set_rotating_buffer_size        _cuda_tunableop_get_rotating_buffer_size        _cuda_tunableop_set_numerical_check_tolerances |LLL getFromContext THCPModule_hasPrimaryContext THCPModule_exchangeDevice set_memory_fraction (int device); get_memory_fraction THCPModule_setDevice_wrap can_device_peer_access removeStorageDeleterFns _CudaDeviceProperties(name=' ', major= , minor= , total_memory= MB, multi_processor_count= , uuid= , pci_bus_id= , pci_device_id= , pci_domain_id= , L2_cache_size= MB) , rtol= THCPModule_memoryStats total avg num_host_alloc num_host_free active_requests host_alloc_time host_free_time LLLL THCPModule_cudaSleep caching_allocator_alloc mempool_id must be a tuple THCPModule_memorySnapshot total_size allocated_size active_size requested_size segment_type segment_pool_id large small active_allocated active_pending_free cpp_frames is_expandable time_us compile_context user_metadata free_requested free_completed segment_alloc segment_free segment_map segment_unmap oom PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF garbage_collection_threshold expandable_segments pinned_num_register_threads release_lock_on_cudamalloc pinned_use_cuda_host_register roundup_power2_divisions device_traces allocator_settings external_annotations THCPModule_initExtension _get_device_properties addStorageDeleterFns Expected standard deleter _cuda_CUDAAllocator _cuda_getAllocator _cuda_changeCurrentAllocator _CUDAPluggableAllocator set_init_fn set_reset_fn set_memory_fraction_fn set_base_alloc_fn set_record_stream_fn set_begin_allocate_to_pool set_end_allocate_to_pool_fn set_release_pool _cuda_customAllocator _cuda_getCheckpointState _free_And_Remove_DeleterFn _set_storage_access_error_msg _has_Standard_Deleter _cuda_beginAllocateToPool _cuda_endAllocateToPool _cuda_releasePool _cuda_setCheckpointPoolState _CUuuid _CudaDeviceProperties is_multi_gpu_board is_integrated multi_processor_count total_memory max_threads_per_block warp_size memory_clock_rate memory_bus_width shared_memory_per_block shared_memory_per_block_optin regs_per_multiprocessor gcnArchName pci_bus_id pci_device_id pci_domain_id _cuda_record_memory_history _cuda_isHistoryEnabled _cuda_setMemoryMetadata _cuda_getMemoryMetadata _cuda_getStreamFromExternal OOOOO|O _cuda_init _cuda_setDevice _cuda_exchangeDevice _cuda_maybeExchangeDevice _cuda_getDevice _cuda_getDeviceCount _cuda_canDeviceAccessPeer _cuda_getArchFlags _cuda_isInBadFork _cuda_getCurrentStream _cuda_getCurrentRawStream _cuda_getDefaultStream _cuda_getCurrentBlasHandle _cuda_clearCublasWorkspaces _cuda_setStream _cuda_getCompiledVersion _cuda_hasPrimaryContext _cuda_getMemoryFraction _cuda_setMemoryFraction _cuda_emptyCache _cuda_memoryStats _cuda_resetPeakMemoryStats _cuda_memorySnapshot _cuda_hostMemoryStats _cuda_cudaHostAllocator _host_emptyCache _cuda_getAllocatorBackend _cuda_synchronize _cuda_ipc_collect _cuda_sleep _cuda_busy_wait_for_flag _cuda_clear_flag _cuda_lock_mutex _cuda_unlock_mutex _cuda_set_sync_debug_mode _cuda_get_sync_debug_mode _nccl_version_suffix _nccl_unique_id _nccl_reduce _nccl_all_reduce _nccl_all_gather _nccl_reduce_scatter _rocm_is_backward_pass _cuda_tunableop_enable _cuda_tunableop_is_enabled _cuda_tunableop_tuning_enable _cuda_record_untuned_enable _cuda_tunableop_set_filename _cuda_tunableop_get_filename _cuda_tunableop_read_file _cuda_tunableop_get_results set_storage_offset  set_storage_offset set_storage_offset() called on tensor with symbolic shape        does not yet support recordHistory. If you need it, please file an issue describing your use case.     /pytorch/c10/cuda/CUDACachingAllocator.h         does not yet support checkPoolLiveAllocations. If you need it, please file an issue describing your use case. checkPoolLiveAllocations  does not yet support setNoSplit. If you need it, please file an issue describing your use case. setNoSplit      does not yet support setUseOnOOM. If you need it, please file an issue describing your use case. setUseOnOOM    does not yet support createOrIncrefPool. If you need it, please file an issue describing your use case. createOrIncrefPool      does not yet support getPoolUseCount. If you need it, please file an issue describing your use case. getPoolUseCount                           0X                            *Z36THCPModule_attachOutOfMemoryObserverP7_objectS0_EUlllllE_   *ZZL30registerCudaPluggableAllocatorP7_objectENKUlaSt4pairIyyEE0_clEaS2_EUlP11CUstream_stE_     *ZZL30registerCudaPluggableAllocatorP7_objectENKUlaSt4pairIyyEE1_clEaS2_EUlP11CUstream_stE_     *ZZL30registerCudaPluggableAllocatorP7_objectENKUlaSt4pairIyyEE2_clEaS2_EUlP11CUstream_stE_     ({@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@, %]        ({@typing.SupportsInt@int@}) -> %                               ({@typing.SupportsInt@int@}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}) -> None                             ({@typing.SupportsInt@int@}, {tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]}, {set}) -> bool                        ({@typing.SupportsInt@int@}, {tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]}) -> None                               ({@typing.SupportsInt@int@}, {tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]}) -> None                               ({@typing.SupportsInt@int@}, {tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]}) -> None                               ({@typing.SupportsInt@int@}, {tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]}) -> None                               ({@typing.SupportsInt@int@}, {tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]}) -> None                               ({dict}, {torch.StorageBase}) -> torch.Tensor                   ({list}, {list}, {list}) -> bool                                ({@typing.SupportsInt@int@}) -> bool                            ({@typing.SupportsInt@int@}, {str}) -> None                     ({torch.Tensor}, {str}) -> 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@typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> str            ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]                              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                  FvbblbbbbbE     FvSt8optionalINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEES6_RKS5_mbbbE FvdiE  FPvS_PmE                FvPvP11CUstream_stE                             FviSt4pairIyyESt8functionIFbP11CUstream_stEEE   FviSt4pairIyyEE FPvmiP11CUstream_stE            FvPvmiP11CUstream_stE           N3c1015GatheredContextE         N3c104cuda20CUDACachingAllocator14AllocatorStateE               N3c104cuda20CUDACachingAllocator13CUDAAllocatorE        9CUuuid_st              14cudaDeviceProp PFvdiE PFPvS_PmE               PFvPvP11CUstream_stE            PFviSt4pairIyyESt8functionIFbP11CUstream_stEEE  PFviSt4pairIyyEE                PFPvmiP11CUstream_stE           PFvPvmiP11CUstream_stE  PFvbblbbbbbE            PFvSt8optionalINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEES6_RKS5_mbbbE               St15_Sp_counted_ptrIPN3c104cuda20CUDACachingAllocator13CUDAAllocatorELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                             St15_Sp_counted_ptrIPN5torch4cuda22CUDAPluggableAllocator22CUDAPluggableAllocatorELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                St15_Sp_counted_ptrIPN3c104cuda20CUDACachingAllocator14AllocatorStateELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                            St19_Sp_counted_deleterIP14cudaDevicePropN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                       St19_Sp_counted_deleterIP14cudaDevicePropN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support30shared_ptr_parent_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                St19_Sp_counted_deleterIPN3c104cuda20CUDACachingAllocator13CUDAAllocatorEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                       St19_Sp_counted_deleterIPN3c104cuda20CUDACachingAllocator14AllocatorStateEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE      ({%}) -> %      ({object}) -> %                 ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> str            ({str | None}, {str | None}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}, {bool}, {bool}, {bool}) -> None                                 ({bool}, {bool}, {@typing.SupportsInt@int@}, {bool}, {bool}, {bool}, {bool}, {bool}) -> None            '                                              h㈵> buffer_size _broadcast_coalesced _broadcast_out chunk_sizes _scatter_out destination_index _gather_out                                                ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.Tensor                   ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}) -> torch.Tensor                                ({torch.Tensor}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@typing.SupportsInt@int@}, 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@collections.abc.Sequence@list@[@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]]    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 priority stream_ptr |iLLLK THCPStream_pynew priority_range (ii) torch._C._CudaStreamBase cuda_stream   Priority was explicitly set for a external stream       /pytorch/torch/csrc/cuda/Stream.cpp     Unexpected CUDA stream priority range   least_priority == 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/cuda/CUDAStream.h":185, please report a bug to PyTorch.     greatest_priority <= -1 INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/c10/cuda/CUDAStream.h":188, please report a bug to PyTorch.                 pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 _graph_pool_handle _CUDAGraph capture_error_mode register_generator_state debug_dump enable_debug_mode debug_path raw_cuda_graph raw_cuda_graph_exec global thread_local relaxed       Unknown capture error mode. Expected `global`, `thread_local`, or `relaxed`, got        /pytorch/torch/csrc/cuda/Graph.cpp      FSt4pairIyyEvE          N2at4cuda9CUDAGraphE            PFSt4pairIyyEvE                 St15_Sp_counted_ptrIPN2at4cuda9CUDAGraphELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE         ({%}, {bool}) -> None                           ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@               ({%}, {object}) -> None                         ({%}, {tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@] | None}, {str}) -> None        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                ({%}, {str}) -> None            ({%}, {str}) -> None            ({%}) -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]      ({%}) -> None           () -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@] _MemPool        N2at4cuda7MemPoolE                              St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN2at4cuda7MemPoolESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE               St15_Sp_counted_ptrIPN2at4cuda7MemPoolELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                           ({%}, {%}, {bool}, {bool}, {bool}) -> None                      pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> %              ({%}) -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@] _CUDAGreenContext set_context pop_context                    FSt10unique_ptrIN2at4cuda12GreenContextESt14default_deleteIS2_EEjSt8optionalIjEE                N2at4cuda12GreenContextE        PFSt10unique_ptrIN2at4cuda12GreenContextESt14default_deleteIS2_EEjSt8optionalIjEE               St14default_deleteIN2at4cuda12GreenContextEE                    St19_Sp_counted_deleterIPN2at4cuda12GreenContextEN8pybind116memory14guarded_deleteESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE  ({%}) -> None                           ({@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}) -> %                            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        /pytorch/torch/csrc/cuda/shared/cudart.cpp _cudart libcudart.so bindings cudaError cudaGetErrorString cudaProfilerStart cudaProfilerStop cudaHostRegister cudaHostUnregister cudaStreamCreate cudaStreamDestroy cudaMemGetInfo          FPKc9cudaErrorE F9cudaErrorvE   9cudaError      PFPKc9cudaErrorE        PF9cudaErrorvE          ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                                                               ({@typing.SupportsInt@int@}) -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]       ({@typing.SupportsInt@int@}) -> %                               ({@typing.SupportsInt@int@}) -> %                               ({@typing.SupportsInt@int@}) -> %                               ({@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> %       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        () -> % ({%}) -> str                    ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None   PlPDPPPPPdevice_nvtxRangeEnd device_nvtxRangeStart nvtx3 bindings _nvtx rangePushA rangeStartA rangeEnd markA deviceRangeStart deviceRangeEnd    /pytorch/torch/csrc/cuda/shared/nvtx.cpp        Expected cudaLaunchHostFunc( (cudaStream_t)stream, device_callback_range_start, (void*)handle) == cudaSuccess to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) NVTX_INJECTION64_PATH        FPvPKclE FvPvlE FiPKcE FmPKcE   PFiPKcE PFmPKcE PFPvPKclE       PFvPvlE                 ({typing_extensions.CapsuleType}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                           ({str}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> typing_extensions.CapsuleType                            ({str}) -> @typing.SupportsInt@int@                             ({str}) -> @typing.SupportsInt@int@                             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                                                                          InitializeInjectionNvtx2        Expected a sequence in THPUtils_PySequence_to_CUDAStreamList    /pytorch/torch/csrc/cuda/utils.cpp      THPUtils_PySequence_to_CUDAStreamList   Unknown data type found in stream list. Need torch.cuda.Stream or None expected PySequence, but got                             pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 cufile success unknown cufile error invalid property property range error driver shutdown in progress nvidia-fs driver ioctl error CUDA Driver API error invalid device pointer invalid pointer memory type cuda context mismatch access beyond mapped size unsupported file type unsupported file open flags fd direct IO not set device pointer lookup failure driver or file access error driver is already open GPU device not found internal error GPUDirect Storage Max Error cuFileBufDeregister failed:  cuFileBufRegister failed:  cuFileHandleRegister failed:  cuFileRead failed:  cuFileWrite failed:  _gds_register_handle _gds_deregister_handle _gds_register_buffer _gds_deregister_buffer _gds_load_storage _gds_save_storage nvidia-fs driver version mismatch       nvidia-fs driver version read error     GPUDirect Storage not supported on current platform     GPUDirect Storage not supported on current file GPUDirect Storage not supported on current GPU  pointer range exceeds allocated address range   access beyond maximum pinned size       device pointer already registered       file descriptor is not registered       file descriptor is already registered   failed to obtain new file descriptor    NVFS driver initialization error        GPUDirect Storage disabled by config on current file    failed to submit batch operation        failed to allocate pinned GPU Memory    queue full for batch operation  cuFile stream operation not supported   nvidia-fs driver is not loaded. Set allow_compat_mode to true in cufile.json file to enable compatible mode     /pytorch/torch/csrc/cuda/GdsFile.cpp                    p`P@0  p`P@0  t4Tt4TtT4TtTT4Tt        pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                FvlRKN3c107StorageElE FliE FvlE FvRKN3c107StorageEE PFliE PFvlE PFvRKN3c107StorageEE            PFvlRKN3c107StorageElE          ({@typing.SupportsInt@int@}, {torch.StorageBase}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None           ({torch.StorageBase}) -> None                                   ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None                            ({@typing.SupportsInt@int@}) -> @typing.SupportsInt@int@ libcudnn.so bindings RNNMode getRuntimeVersion getCompileVersion getVersionInt         FSt5tupleIJmmmEEvE              14cudnnRNNMode_t                PFSt5tupleIJmmmEEvE                             ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               () -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                       
       libcusparselt.so bindings                       FSt5tupleIJllllEERKN2at6TensorES4_RKSt8optionalIS2_ES8_S5_IN3c1010ScalarTypeEEbE                PFSt5tupleIJllllEERKN2at6TensorES4_RKSt8optionalIS2_ES8_S5_IN3c1010ScalarTypeEEbE               ({torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor | None}, {torch.Tensor | None}, {torch.dtype | None}, {bool}) -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]   pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        setBoundDeviceId must have an index     /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/Backend.hpp setBoundDeviceId       /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/ProcessGroup.hpp RedOpType bytes  TORCH_NCCL_ENABLE_TIMING TORCH_NCCL_DESYNC_DEBUG NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING TORCH_NCCL_BLOCKING_WAIT 2.10 nccl_comm_state comm_lib_version pg_config pg_status record_id pg_id collective_seq_id p2p_seq_id is_p2p op_id profiling_name input_sizes input_dtypes output_sizes output_dtypes time_created_ns duration_ms timeout_ms retired time_discovered_started_ns time_discovered_completed_ns scheduled TORCH_INCLUDE_STACK_TRACE TORCH_INCLUDE_ONLY_ACTIVE TORCH_GLOO_LAZY_INIT TORCH_NCCL_BCAST_UNIQUEID TORCH_NCCL_HIGH_PRIORITY TORCH_NCCL_DUMP_ON_TIMEOUT TORCH_NCCL_PROPAGATE_ERROR TORCH_NCCL_ENABLE_MONITORING TORCH_NCCL_TRACE_BUFFER_SIZE TORCH_NCCL_COORD_CHECK_MILSEC TORCH_NCCL_EXTRA_DUMP_ON_EXEC TORCH_NCCL_CUDA_EVENT_CACHE TORCH_NCCL_RANKS_PER_ROOT TORCH_NCCL_NAN_CHECK _register_process_group _resolve_process_group _register_work _get_work_registry_size _unregister_process_group stream_write_value32 memset32 unbox create_device create_default_device get_build_nccl_version get_runtime_nccl_version _create_internal _test_python_store _set_global_rank _create_work_from_future _hash_tensors _dump_nccl_trace_json _reset_fr_recording_nccl _dump_fr_trace_json _get_handler _register_handler response request value0 key0 key3 value1 key1 value2 key2 assertion failed 15 foo checked clone behavior bound_device_id wrapped_pg Return the bound device id. NCCL_CTA_POLICY_DEFAULT NCCL_CTA_POLICY_EFFICIENCY _device_types net_name delete_key num_keys set_timeout queue_len list_keys has_extended_api get_group_store shutdown shutdown the process group _backend_id recv_anysource _get_backend_name _has_hooks _enable_collectives_timing _set_group_name _set_group_desc _set_default_timeout _comm_ptr _end_time_estimate comm_split_count perform_nocolor_split deregister_mem_pool _is_initialized get_error is_completed _source_rank block_current_stream _get_duration getFuture set_content set_status _Response get_param _Request PythonCallbackWork FakeWork FakeProcessGroup _get_op_type get_future_result unsafe_get_ptr _set_enable_nan_check _verify_work_timeout _add_ephemeral_timeout ProcessGroupNCCL _ProcessGroupWrapper ProcessGroupGloo allocate_tensor supports_tensor_alloc _set_default_backend _get_backend _end_coalescing _start_coalescing Creates a new PrefixStore. multi_get compare_set set_error_and_log _update_process_group _reset_state _check_reducer_finalized _remove_autograd_hooks _autograd_hook _run_allreduce_hook _run_comm_hook _set_optimizer_in_backward _get_zeros_like_grad_buckets prepare_for_backward PrefixStore TCPStore HashStore FileStore Invalid PREMUL_SUM ReduceOp has_error iteration Not implemented. compareSet getNumKeys deleteKey multi_set store argument cannot be None Work::synchronize Work::result Work::source_rank Work::exception Work::is_success c10d.python.import torch.distributed distributed c10d bindings _distributed_c10d _register_comm_hook comm_hook_type _register_builtin_comm_hook GradBucket is_last set_buffer BuiltinCommHookType ALLREDUCE FP16_COMPRESS use_python_reducer skip_all_reduce_unused_params first_bucket_bytes_cap param_to_name_mapping gradient_as_bucket_view find_unused_parameters expect_sparse_gradients per_bucket_size_limits bucket_indices prepare_for_forward get_backward_stats _rebuild_buckets _set_sparse_metadata _push_all_rebuilt_params _set_forward_pass_work_handle _get_local_used_map sample_rate _set_static_graph _ddp_graph_static _delay_all_reduce has_sync_bn broadcast_buffers output_device device_ids module_name set_construction_data_and_log set_runtime_stats_and_log _get_ddp_logging_data _set_comm_hook_name _set_uneven_input_join DebugLevel OFF INFO DETAIL get_debug_level set_debug_level set_debug_level_from_env PRODUCT BAND BOR BXOR PREMUL_SUM _make_nccl_premul_sum _set_thread_isolation_mode _nvshmemx_cumodule_init _is_nvshmem_available BroadcastOptions rootRank rootTensor asyncOp AllreduceOptions reduceOp AllreduceCoalescedOptions ReduceOptions AllgatherOptions GatherOptions ReduceScatterOptions BarrierOptions AllToAllOptions _DistributedBackendOptions group_rank group_size group_id global_ranks_in_group _DMAConnectivity connection_type _detect_dma_connectivity _SymmetricMemory set_group_info alloc_id empty_strided_p2p rendezvous has_multicast_support set_backend signal_pad_size get_mempool_allocator world_size buffer_ptrs buffer_ptrs_dev signal_pad_ptrs signal_pad_ptrs_dev multicast_ptr get_buffer get_signal_pad dst_rank put_signal src_rank wait_signal peer get_remote_tensor queue_push queue_pop Creates a new FileStore. Creates a new HashStore. use_libuv master_listen_fd multi_tenant wait_for_workers is_master host_name Creates a new TCPStore. libuvBackend underlying_store _underlying_non_prefix_store _ControlCollectives all_sum broadcast_send broadcast_recv gather_send gather_recv scatter_send scatter_recv _StoreCollectives opts split_group merge_remote_group backend_type allreduce allreduce_coalesced input_tensors output_tensors allgather input_tensor _allgather_base input_list output_lists allgather_coalesced output_tensor inputTensor outputTensor _reduce_scatter_base input_split_sizes output_split_sizes alltoall_base alltoall dstRank srcRank wait_all_ranks monitored_barrier _register_backend _register_on_completion_hook _wait_for_pending_works _set_process_group _current_process_group BackendType GLOO XCCL UCC MPI CUSTOM shutdown the backend supports_splitting supports_coalescing supports_time_estimate supports_shrinking opts_override shrink_flags ranks_to_exclude eager_connect_single_device mem_allocator _Options hostname gloo_backend _group_start _group_end _start_time_estimate Return the uid. symm NCCLConfig cga_cluster_size min_ctas max_ctas split_share traffic_class collnet_enable cta_policy nvls_ctas is_high_priority_stream split_from split_color BROADCAST ALLREDUCE_COALESCED ALLGATHER _ALLGATHER_BASE ALLGATHER_COALESCED REDUCE_SCATTER ALLTOALL_BASE ALLTOALL SEND RECV RECVANYSOURCE BARRIER _REDUCE_SCATTER_BASE _ALLREDUCE_SPARSE WorkResult SUCCESS COMM_ERROR ErrorType REMOTE_ERROR WorkInfo seq time_started time_finished active_duration fake_option error_on_collective DDPLoggingData strs_map ints_map tensor_indices expect_sparse_gradient bucket_size _DEFAULT_FIRST_BUCKET_BYTES _DEFAULT_PG_TIMEOUT _DEFAULT_PG_NCCL_TIMEOUT _DEFAULT_NO_TIMEOUT onlyActive includeCollectives includeStackTraces _dump_nccl_trace _dump_fr_trace _WorkerServer host_or_file _get_handler_names content_type Invalid state symm_mem::memset32_ NUL SOH STX ETX EOT ENQ alert backspace newline vertical-tab form-feed carriage-return SO SI DLE DC1 DC2 DC3 DC4 NAK SYN ETB CAN EM SUB ESC IS4 IS3 IS2 IS1 exclamation-mark quotation-mark number-sign dollar-sign percent-sign ampersand apostrophe left-parenthesis right-parenthesis asterisk plus-sign comma hyphen period two three four five six seven nine semicolon less-than-sign equals-sign greater-than-sign question-mark commercial-at J left-square-bracket backslash right-square-bracket circumflex underscore grave-accent left-curly-bracket vertical-line right-curly-bracket tilde _c10d_init               U VUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUÜlT<$܇ć|dL4$Ԇ                H8hxX8H(                    *N5torch11distributed4c10d12_GLOBAL__N_111PythonStoreE          *N5torch11distributed4c10d12_GLOBAL__N_113PythonRequestE        *N5torch11distributed4c10d12_GLOBAL__N_114PythonResponseE       *ZZN5torch11distributed4c10d12_GLOBAL__N_19c10d_initEP7_objectS4_ENKUlRKN3c1013intrusive_ptrIN4c10d12ProcessGroupENS5_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS8_EEEEN8pybind116objectEE_clESE_SG_EUlRKSt10shared_ptrINS7_8WorkInfoEEE_                     *ZZN5torch11distributed4c10d12_GLOBAL__N_19c10d_initEP7_objectS4_ENKUlRKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEERKN8pybind118functionEE_clESC_SG_EUlRKN4c10d13control_plane7RequestERNSJ_8ResponseEE_       ({%}) 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{@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}, {bool}, {datetime.timedelta}, {bool}, {bool}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}, {bool}) -> None    ({%}) -> None   ({%}, {tuple}) -> None  ({%}) -> tuple          ({%}, {%}) -> None                              ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@collections.abc.Sequence@list@[@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]]}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[bool]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {bool}, {bool}, {@collections.abc.Mapping@dict@[@typing.SupportsInt@int@, str]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {bool}, {bool}) -> None        ({%}) -> str            ({str}, {collections.abc.Callable}) -> None                     ({str}) -> collections.abc.Callable                             ({bool | None}, {bool | None}, {bool | None}) -> bytes          ({bool | None}, {bool | None}) -> bytes         () -> None                                      ({bool | None}, {bool | None}, {bool | None}) -> bytes          ({bool | None}, {bool | None}) -> bytes                         ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}) -> @typing.SupportsInt@int@   ({%}) -> %                                      ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None    ({%}) -> None           ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None          ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {% | None}) -> None                      ({@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {@collections.abc.Sequence@list@[bool]}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {% | None}) -> tuple[@collections.abc.Sequence@list@[@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]], @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]]        ({%}) -> %              ({@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}, {%}) -> %              ({object}) -> % ({%}) -> object                 ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> %      ({%}) -> %      ({%}) -> None           ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]          ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> %      ({%}) -> bool           ({%}, {dict}) -> %      ({%}) -> %              ({%}, {dict}) -> %      ({%}) -> %              ({%}, {str}) -> None                            ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({object}) -> @typing.SupportsInt@int@                          ({object}) -> @typing.SupportsInt@int@                          () -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]                                       () -> tuple[@typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@, @typing.SupportsInt@int@]       ({%}, {bool}) -> None           ({%}, {%}, {datetime.timedelta}) -> bool                        ({%}, {datetime.timedelta}) -> None             ({bool | None}) -> %                            ({str}, {str}, {bool | None}) -> %                              ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {torch.dtype}, {torch.device}) -> torch.Tensor                ({%}, {torch.device}) -> bool   ({%}, {datetime.timedelta}, {bool}) -> None     ({%}, {%}) -> % ({%}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {datetime.timedelta}) -> %      ({%}, {torch.Tensor}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {%}, {datetime.timedelta}) -> %                          ({%}, {torch.Tensor}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {datetime.timedelta}) -> %   ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {datetime.timedelta}) -> %   ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {torch.Tensor}, {datetime.timedelta}) -> %                               ({%}, {torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {%}, {datetime.timedelta}) -> %               ({%}, {torch.Tensor}, {%}, {datetime.timedelta | None}) -> %    ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {%}, {datetime.timedelta | None}) -> %   ({%}, {torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {datetime.timedelta | None}) -> %             ({object}) -> % ({%}) -> object ({%}, {object}) -> None         ({%}, {%}) -> None              ({%}, {torch.device}) -> %      ({%}, {torch.device}, {%}, {% | None}) -> None  ({%}, {torch.device}) -> %      ({%}, {torch.device}) -> None                   ({%}, {datetime.timedelta | None}, {bool}) -> None              ({%}, {datetime.timedelta | None}) -> %                         ({%}, {torch.Tensor}, {torch.Tensor}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {datetime.timedelta | None}) -> %                               ({%}, {torch.Tensor}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {%}, {datetime.timedelta | None}) -> %                   ({%}, {torch.Tensor}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {datetime.timedelta | None}) -> %                            ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {datetime.timedelta | None}) -> %                            ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {torch.Tensor}, {datetime.timedelta | None}) -> %                        ({%}, {torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {%}, {datetime.timedelta | None}) -> %        ({%}, {torch.Tensor}, {%}, {datetime.timedelta | None}) -> %    ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {%}, {datetime.timedelta | None}) -> %   ({%}, {torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {datetime.timedelta | None}) -> %             ({%}, {%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {datetime.timedelta}, {str | None}, {str | None}) -> %   ({%}, {str}, {str}, {datetime.timedelta}) -> @collections.abc.Sequence@list@[bytes]             ({%}, {str}, {datetime.timedelta}) -> bytes                     ({%}, {str}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}, {datetime.timedelta}) -> bytes             ({%}, {str}, {str}, {datetime.timedelta}) -> @collections.abc.Sequence@list@[bytes]             ({%}, {str}, {str}, {datetime.timedelta}) -> None               ({%}, {str}, {datetime.timedelta}) -> bytes                     ({%}, {str}, {str}, {datetime.timedelta}) -> None               ({%}, {str}, {bool}) -> bytes   ({%}, {str}, {str}) -> None     ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> None   ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> @collections.abc.Sequence@list@[bytes]         ({%}, {str}, {str}) -> None     ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}, {datetime.timedelta}) -> None                     ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> None           ({%}, {str}) -> bytes           ({%}, {str}, {str}, {str}) -> bytes             ({%}, {str}, {str}) -> None                     ({torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.Tensor            ({torch.Tensor}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.Tensor        ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]                              ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]                              ({object}) -> @typing.SupportsInt@int@          () -> None                      ({str}) -> None         () -> bool              ({bool}) -> None                () -> @typing.SupportsInt@int@  ({torch.Tensor}, {%}) -> None   ({str}) -> %    ({str}, {%}) -> None            ({%}, {dict}) -> %      ({%}) -> %              ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@               ({%}, {object}) -> bool         ({%}, {%}) -> bool              ({%}, {%}) -> bool              ({%}, {str}) -> None            ({%}, {%}) -> None      ({%}) -> None   ({%}) -> None   ({%}) -> None           ({%}, {%}) -> None              ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {%}) -> % ({%}, {%}) -> % ({%}, {object}) -> None ({%}) -> None           ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]                     ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[%]}) -> None             ({%}, {torch.Tensor}) -> None                                   ({object}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                  pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1             TORCH_NCCL_USE_TENSOR_REGISTER_ALLOCATOR_HOOK   NCCL_USE_TENSOR_REGISTER_ALLOCATOR_HOOK TORCH_NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING TORCH_NCCL_SHOW_EAGER_INIT_P2P_SERIALIZATION_WARNING    TORCH_NCCL_HEARTBEAT_TIMEOUT_SEC        TORCH_NCCL_RETHROW_CUDA_ERRORS  TORCH_NCCL_WAIT_TIMEOUT_DUMP_MILSEC     TORCH_NCCL_LOG_CPP_STACK_ON_UNCLEAN_SHUTDOWN    TORCH_NCCL_AVOID_RECORD_STREAMS _set_allow_inflight_collective_as_graph_input   _allow_inflight_collective_as_graph_input       _unregister_all_process_groups  _verify_params_across_processes 
        Arguments:
          rank(int): The rank of the default process group
        Informs the C++ runtime what the default process group (a strictly Python
        notion) is.  This mostly ensures that C++ log messages are prefixed with
        rank information.  This is not meant to be called manually; it is
        called by _update_default_pg.
              
        Arguments:
            future(str): The future to wrap.
        Returns:
            A ``Work`` object which is associated with the completion of
            the ``torch.futures.Future``.
        This is the preferred way of constructing Work objects when writing a custom ProcessGroup
        in python.
        Example::
            >>> class SingleRankProcessGroup(torch.distributed.ProcessGroup):
            >>>     def broadcast(self, tensor_list, opts):
            >>>         fut = torch.futures.Future()
            >>>         fut.set_result(tensor_list)
            >>>         return torch._C._distributed_c10d._create_work_from_future(fut)
        .. warning ::
            This API is experimental and subject to change.
            The returned Work object has multiple limitations:
            - synchronize() does nothing. Use ``torch.futures.Future`` based synchronization.
            - wait() ignored timeout argument.
            - sourceRank() raises.
            - abort() raises.
            The provided Future object result must be a Tensor or a list of Tensors.
             
        Arguments:
          tensors(List[torch.Tensor]): List of tensors we want to hash.
            
      Arguments:
            includeCollectives(bool, optional): Whether to include collective work traces. Default is True.
            onlyActive (bool, optional): Whether to only include active collective work traces. Default is False.
      Returns:
            Stringified json work traces.
            Default settings return everything - i.e. contains NCCL comm dumps and collective traces.
         API to reset Flight recorder recording when it comes fault tolerance.   
        Arguments:
                includeCollectives(bool, optional): Whether to include collective work traces. Default is True.
                onlyActive (bool, optional): Whether to only include active collective work traces. Default is False.
        Returns:
                Stringified json work traces.
                Default settings return everything.
           
      Returns the handler with the specified name.
            
    Registers a handler by name.
      /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/init.cpp   __torch__.torch.classes.c10d.Work       __torch__.torch.classes.c10d.ProcessGroup       
Clones the store and returns a new object that points to the same underlying
store. The returned store can be used concurrently with the original object.
This is intended to provide a safe way to use a store from multiple threads by
cloning one store per thread.
        
The first call to add for a given ``key`` creates a counter associated
with ``key`` in the store, initialized to ``amount``. Subsequent calls to add
with the same ``key`` increment the counter by the specified ``amount``.
Calling :meth:`~torch.distributed.store.add` with a key that has already
been set in the store by :meth:`~torch.distributed.store.set` will result
in an exception.

Arguments:
    key (str): The key in the store whose counter will be incremented.
    amount (int): The quantity by which the counter will be incremented.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> # Using TCPStore as an example, other store types can also be used
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.add("first_key", 1)
    >>> store.add("first_key", 6)
    >>> # Should return 7
    >>> store.get("first_key")
        
The call to check whether a given list of ``keys`` have value stored in
the store. This call immediately returns in normal cases but still suffers
from some edge deadlock cases, e.g, calling check after TCPStore has been destroyed.
Calling :meth:`~torch.distributed.store.check` with a list of keys that
one wants to check whether stored in the store or not.

Arguments:
    keys (list[str]): The keys to query whether stored in the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> # Using TCPStore as an example, other store types can also be used
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.add("first_key", 1)
    >>> # Should return 7
    >>> store.check(["first_key"])
    
Deletes the key-value pair associated with ``key`` from the store. Returns
`true` if the key was successfully deleted, and `false` if it was not.

.. warning::
    The ``delete_key`` API is only supported by the :class:`~torch.distributed.TCPStore` and :class:`~torch.distributed.HashStore`. Using this API
    with the :class:`~torch.distributed.FileStore` will result in an exception.

Arguments:
    key (str): The key to be deleted from the store

Returns:
    `True` if ``key`` was deleted, otherwise `False`.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> # Using TCPStore as an example, HashStore can also be used
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.set("first_key")
    >>> # This should return true
    >>> store.delete_key("first_key")
    >>> # This should return false
    >>> store.delete_key("bad_key")
  
Returns the number of keys set in the store. Note that this number will typically
be one greater than the number of keys added by :meth:`~torch.distributed.store.set`
and :meth:`~torch.distributed.store.add` since one key is used to coordinate all
the workers using the store.

.. warning::
    When used with the :class:`~torch.distributed.TCPStore`, ``num_keys`` returns the number of keys written to the underlying file. If the store is destructed and another store is created with the same file, the original keys will be retained.

Returns:
    The number of keys present in the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> # Using TCPStore as an example, other store types can also be used
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.set("first_key", "first_value")
    >>> # This should return 2
    >>> store.num_keys()
      
Sets the store's default timeout. This timeout is used during initialization and in
:meth:`~torch.distributed.store.wait` and :meth:`~torch.distributed.store.get`.

Arguments:
    timeout (timedelta): timeout to be set in the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> # Using TCPStore as an example, other store types can also be used
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.set_timeout(timedelta(seconds=10))
    >>> # This will throw an exception after 10 seconds
    >>> store.wait(["bad_key"])
 
Returns the length of the specified queue.

If the queue doesn't exist it returns 0.

See queue_push for more details.

Arguments:
    key (str): The key of the queue to get the length.
     
Returns a list of all keys in the store.
      Returns true if the store supports extended operations. Get the name of this process group.     Get the store of this process group.    abort all operations and connections if supported by the backend        Allgathers the input tensors from all processes across the process group.

              See :func:`torch.distributed.all_gather` for more details.     Receives the tensor from any source.

              See :func:`torch.distributed.recv` for more details.        _get_sequence_number_for_group  Enable timing of collectives by all backends. This might incur in additional overhead.  Sets the process group name. This is an internal C10D method, do not use.       Sets the process group description. This is an internal C10D method, do not use.        
            Get the communicator of the current device.

            .. warning ::
                Unsafe to use. The collectives launched into the communicator
                externally outside ProcessGroupNCCL are not monitored by the
                watchdog. Please do not modify or free the communicator as the
                communicator is managed by the ProcessGroupNCCL. Please also
                check the readiness of the communicator before launching any
                collectives into the communicator.
             
              Blocks the currently active GPU stream on the operation to
              complete. For GPU based collectives this is equivalent to
              synchronize. For CPU initiated collectives such as with Gloo this
              will block the CUDA stream until the operation is complete.

              This returns immediately in all cases.

              To check whether an operation was successful you should check the
              Work object result asynchronously.
                    
              Returns:
                  Duration of the corresponding collective communication.

              .. warning ::
                  This API only works for NCCL backend for now and must set
                  TORCH_NCCL_ENABLE_TIMING environment variable.
                    
              Waits until the callback completes. Blocking operation.
              The callback is invoked with the timeout parameter and should return a boolean.
              Throws if the callback completes with an exception.
              Returns the boolean value returned by the callback.
               
      See c10d::control_plane::Response for docs.
     
      See c10d::control_plane::Request for docs.
      
            Returns:
                A ``torch.futures.Future`` object which is associated with the completion of
                the ``PythonCallbackWork``.
                 
            Returns:
                A ``torch.futures.Future`` object which is associated with the completion of
                the ``Work``. As an example, a future object can be retrieved
                by ``fut = process_group.allreduce(tensors).get_future()``.

            Example::
                Below is an example of a simple allreduce DDP communication hook that uses
                ``get_future`` API to retrieve a Future associated with the completion of
                ``allreduce``.

                >>> def allreduce(process_group: dist.ProcessGroup, bucket: dist.GradBucket): -> torch.futures.Future
                >>>     group_to_use = process_group if process_group is not None else torch.distributed.group.WORLD
                >>>     tensor = bucket.buffer().div_(group_to_use.size())
                >>>     return torch.distributed.all_reduce(tensor, group=group_to_use, async_op=True).get_future()
                >>> ddp_model.register_comm_hook(state=None, hook=allreduce)

            .. warning ::
                ``get_future`` API supports NCCL, and partially GLOO and MPI backends
                (no support for peer-to-peer operations like send/recv) and will return a ``torch.futures.Future``.

                In the example above, ``allreduce`` work will be done on GPU using NCCL backend,
                ``fut.wait()`` will return after synchronizing the appropriate NCCL streams
                with PyTorch's current device streams to ensure we can have asynchronous CUDA
                execution and it does not wait for the entire operation to complete on GPU. Note that
                ``CUDAFuture``  does not support ``TORCH_NCCL_BLOCKING_WAIT`` flag or NCCL's ``barrier()``.
                In addition, if a callback function was added by ``fut.then()``, it will wait until
                ``WorkNCCL``'s NCCL streams synchronize with ``ProcessGroupNCCL``'s dedicated callback
                stream and invoke the callback inline after running the callback on the callback stream.
                ``fut.then()`` will return another ``CUDAFuture`` that holds the return value of the
                callback and a ``CUDAEvent`` that recorded the callback stream.

                    1. For CPU work, ``fut.done()`` returns true when work has been completed and value()
                       tensors are ready.
                    2. For GPU work, ``fut.done()`` returns true only whether the operation has been enqueued.
                    3. For mixed CPU-GPU work (e.g. sending GPU tensors with GLOO), ``fut.done()`` returns
                       true when tensors have arrived on respective nodes, but not yet necessarily synched on
                       respective GPUs (similarly to GPU work).
               
            Returns:
                A ``torch.futures.Future`` object of int type which maps to the enum type of WorkResult
                As an example, a future object can be retrieved
                by ``fut = process_group.allreduce(tensor).get_future_result()``.

            Example::
                users can use ``fut.wait()`` to blocking wait for the completion of the work and
                get the WorkResult by ``fut.value()``.
                Also, users can use ``fut.then(call_back_func)`` to register a callback function to be called
                when the work is completed, without blocking the current thread.

            .. warning ::
                ``get_future_result`` API supports NCCL
               
A `Work` object represents the handle to a pending asynchronous operation in
PyTorch's distributed package. It is returned by non-blocking collective operations,
such as `dist.all_reduce(tensor, async_op=True)`.
   Create a new ProcessGroup instance.     A ProcessGroup is a communication primitive that allows for
          collective operations across a group of processes.

          This is a base class that provides the interface for all
          ProcessGroups. It is not meant to be used directly, but rather
          extended by subclasses. 
Retrieve all values in ``keys``. If any key in ``keys`` is not
present in the store, the function will wait for ``timeout``

Arguments:
    keys (List[str]): The keys to be retrieved from the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.set("first_key", "po")
    >>> store.set("second_key", "tato")
    >>> # Should return [b"po", b"tato"]
    >>> store.multi_get(["first_key", "second_key"])
    
Retrieves the value associated with the given ``key`` in the store. If ``key`` is not
present in the store, the function will wait for ``timeout``, which is defined
when initializing the store, before throwing an exception.

Arguments:
    key (str): The function will return the value associated with this key.

Returns:
    Value associated with ``key`` if ``key`` is in the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.set("first_key", "first_value")
    >>> # Should return "first_value"
    >>> store.get("first_key")
   
Inserts the key-value pair into the store based on the supplied ``key`` and
performs comparison between ``expected_value`` and ``desired_value`` before inserting. ``desired_value``
will only be set if ``expected_value`` for the ``key`` already exists in the store or if ``expected_value``
is an empty string.

Arguments:
    key (str): The key to be checked in the store.
    expected_value (str): The value associated with ``key`` to be checked before insertion.
    desired_value (str): The value associated with ``key`` to be added to the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.set("key", "first_value")
    >>> store.compare_set("key", "first_value", "second_value")
    >>> # Should return "second_value"
    >>> store.get("key")
 
Base class for all store implementations, such as the 3 provided by PyTorch
distributed: (:class:`~torch.distributed.TCPStore`, :class:`~torch.distributed.FileStore`,
and :class:`~torch.distributed.HashStore`).
    _set_mixed_precision_param_dtype        _install_post_backward_futures  
A wrapper around any of the 3 key-value stores (:class:`~torch.distributed.TCPStore`,
:class:`~torch.distributed.FileStore`, and :class:`~torch.distributed.HashStore`)
that adds a prefix to each key inserted to the store.

Arguments:
    prefix (str): The prefix string that is prepended to each key before being inserted into the store.
    store (torch.distributed.store): A store object that forms the underlying key-value store.
              
A TCP-based distributed key-value store implementation. The server store holds
the data, while the client stores can connect to the server store over TCP and
perform actions such as :meth:`~torch.distributed.store.set` to insert a key-value
pair, :meth:`~torch.distributed.store.get` to retrieve a key-value pair, etc. There
should always be one server store initialized because the client store(s) will wait for
the server to establish a connection.

Arguments:
    host_name (str): The hostname or IP Address the server store should run on.
    port (int): The port on which the server store should listen for incoming requests.
    world_size (int, optional): The total number of store users (number of clients + 1 for the server). Default is None (None indicates a non-fixed number of store users).
    is_master (bool, optional): True when initializing the server store and False for client stores. Default is False.
    timeout (timedelta, optional): Timeout used by the store during initialization and for methods such as :meth:`~torch.distributed.store.get` and :meth:`~torch.distributed.store.wait`. Default is timedelta(seconds=300)
    wait_for_workers (bool, optional): Whether to wait for all the workers to connect with the server store. This is only applicable when world_size is a fixed value. Default is True.
    multi_tenant (bool, optional): If True, all ``TCPStore`` instances in the current process with the same host/port will use the same underlying ``TCPServer``. Default is False.
    master_listen_fd (int, optional): If specified, the underlying ``TCPServer`` will listen on this file descriptor, which must be a socket already bound to ``port``. To bind an ephemeral port we recommend setting the port to 0 and reading ``.port``. Default is None (meaning the server creates a new socket and attempts to bind it to ``port``).
    use_libuv (bool, optional): If True, use libuv for ``TCPServer`` backend. Default is True.
Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> # Run on process 1 (server)
    >>> server_store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 1234, 2, True, timedelta(seconds=30))
    >>> # Run on process 2 (client)
    >>> client_store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 1234, 2, False)
    >>> # Use any of the store methods from either the client or server after initialization
    >>> server_store.set("first_key", "first_value")
    >>> client_store.get("first_key")
              
A thread-safe store implementation based on an underlying hashmap. This store can be used
within the same process (for example, by other threads), but cannot be used across processes.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> store = dist.HashStore()
    >>> # store can be used from other threads
    >>> # Use any of the store methods after initialization
    >>> store.set("first_key", "first_value")
         
A store implementation that uses a file to store the underlying key-value pairs.

Arguments:
    file_name (str): path of the file in which to store the key-value pairs
    world_size (int, optional): The total number of processes using the store. Default is -1 (a negative value indicates a non-fixed number of store users).

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> store1 = dist.FileStore("/tmp/filestore", 2)
    >>> store2 = dist.FileStore("/tmp/filestore", 2)
    >>> # Use any of the store methods from either the client or server after initialization
    >>> store1.set("first_key", "first_value")
    >>> store2.get("first_key")

              Specify either `hostname` or `interface` argument.      fn INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/init.cpp":252, please report a bug to PyTorch.       Tried to call pure virtual function "::c10d::control_plane::Request::body"      Tried to call pure virtual function "::c10d::control_plane::Response::set_status"       Tried to call pure virtual function "::c10d::control_plane::Request::params"    Tried to call pure virtual function "::c10d::control_plane::Response::set_content"      Tried to call pure virtual function "::c10d::Store::getNumKeys" Tried to call pure virtual function "::c10d::Store::wait"       Tried to call pure virtual function "::c10d::Store::check"      Tried to call pure virtual function "::c10d::Store::deleteKey"  Tried to call pure virtual function "::c10d::Store::add"        fn INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/init.cpp":219, please report a bug to PyTorch.       fn INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/init.cpp":232, please report a bug to PyTorch.       pybind11::init(): construction failed: returned holder-wrapped instance is not an alias instance        Tried to call pure virtual function "::c10d::Store::clone"      TCPStore world size cannot be 0 {} API is being deprecated, please ping https://github.com/pytorch/pytorch/issues/46291 if you see this warning 
This class mainly passes a flattened gradient tensor
(returned by :meth:`~torch.distributed.GradBucket.buffer`)
to DDP communication hook.
This tensor can be further decomposed into a list of per-parameter tensors within this bucket
(returned by :meth:`~torch.distributed.GradBucket.get_per_parameter_tensors`)
to apply layer-wise operations.
        
.. warning::
    Since the buckets are rebuilt after the first iteration, should not rely on the indices at the beginning of training.

Returns:
    The index of a bucket that stores gradients of a few contiguous layers.
    All the gradients are bucketized.
    
Returns:
    A flattened 1D ``torch.Tensor`` buffer,
    which can be further decomposed into a list of per-parameter tensors within this bucket.
     
Returns:
    A list of ``torch.Tensor``. Each tensor in the list corresponds to a gradient.
   
Returns:
    A list of ``torch.Tensor``. Each tensor in the list corresponds to a model
    parameter.
        
Returns:
    Whether this bucket is the last bucket to allreduce in an iteration.
    This also means that this bucket corresponds to the first few layers in the forward pass.
       
Replaces the tensor in the bucket with the input tensor buffer.
       
An enum-like class for built-in communication hooks: ``ALLREDUCE`` and ``FP16_COMPRESS``.      _set_ddp_runtime_logging_sample_rate    
      An enum whose values correspond to different debug levels of the
      torch.distributed package. Currently supporting OFF, INFO, and DETAIL,
      which can be set via the TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG environment variable
      or via ``set_debug_level()`` function.
          Gets the debug level of the torch.distributed package.  Sets the debug level of the torch.distributed package.  Sets the debug level of the torch.distributed package from the
          ``TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG`` environment variable.      torch._C._distributed_c10d._ReduceOpMeta        
An enum-like class for available reduction operations: ``SUM``, ``PRODUCT``,
``MIN``, ``MAX``, ``BAND``, ``BOR``, ``BXOR``, and ``PREMUL_SUM``.

``BAND``, ``BOR``, and ``BXOR`` reductions are not available when
using the ``NCCL`` backend.

``AVG`` divides values by the world size before summing across ranks.
``AVG`` is only available with the ``NCCL`` backend,
and only for NCCL versions 2.10 or later.

``PREMUL_SUM`` multiplies inputs by a given scalar locally before reduction.
``PREMUL_SUM`` is only available with the ``NCCL`` backend,
and only available for NCCL versions 2.11 or later. Users are supposed to
use ``torch.distributed._make_nccl_premul_sum``.

Additionally, ``MAX``, ``MIN`` and ``PRODUCT`` are not supported for complex tensors.

The values of this class can be accessed as attributes, e.g., ``ReduceOp.SUM``.
They are used in specifying strategies for reduction collectives, e.g.,
:func:`reduce`.

This class does not support ``__members__`` property.       
Inserts the key-value pair into the store based on the supplied ``key`` and
``value``. If ``key`` already exists in the store, it will overwrite the old
value with the new supplied ``value``.

Arguments:
    key (str): The key to be added to the store.
    value (str): The value associated with ``key`` to be added to the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.set("first_key", "first_value")
    >>> # Should return "first_value"
    >>> store.get("first_key")
 
Waits for each key in ``keys`` to be added to the store. If not all keys are
set before the ``timeout`` (set during store initialization), then ``wait``
will throw an exception.

Arguments:
    keys (list): List of keys on which to wait until they are set in the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> # Using TCPStore as an example, other store types can also be used
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> # This will throw an exception after 30 seconds
    >>> store.wait(["bad_key"])
     
Waits for each key in ``keys`` to be added to the store, and throws an exception
if the keys have not been set by the supplied ``timeout``.

Arguments:
    keys (list): List of keys on which to wait until they are set in the store.
    timeout (timedelta): Time to wait for the keys to be added before throwing an exception.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> # Using TCPStore as an example, other store types can also be used
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> # This will throw an exception after 10 seconds
    >>> store.wait(["bad_key"], timedelta(seconds=10))
       Gets the timeout of the store.  
Append the key-value pair into the store based on the supplied ``key`` and
``value``. If ``key`` does not exists in the store, it will be created.

Arguments:
    key (str): The key to be appended to the store.
    value (str): The value associated with ``key`` to be added to the store.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.append("first_key", "po")
    >>> store.append("first_key", "tato")
    >>> # Should return "potato"
    >>> store.get("first_key")
    
Inserts a list key-value pair into the store based on the supplied ``keys`` and ``values``

Arguments:
    keys (List[str]): The keys to insert.
    values (List[str]): The values to insert.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>> from datetime import timedelta
    >>> store = dist.TCPStore("127.0.0.1", 0, 1, True, timedelta(seconds=30))
    >>> store.multi_set(["first_key", "second_key"], ["po", "tato"])
    >>> # Should return b"po"
    >>> store.get("first_key")
     
Pushes a value into the specified queue.

Using the same key for queues and set/get operations may result in unexpected
behavior.

wait/check operations are supported for queues.

wait with queues will only wake one waiting worker rather than all.

Arguments:
    key (str): The key of the queue to push to.
    value (str): The value to push into the queue.
        
Pops a value from the specified queue or waits until timeout if the queue is empty.

See queue_push for more details.

If block is False, a dist.QueueEmptyError will be raised if the queue is empty.

Arguments:
    key (str): The key of the queue to pop from.
    block (bool): Whether to block waiting for the key or immediately return.
     Gets the path of the file used by FileStore to store key-value pairs.   Gets the hostname on which the store listens for requests.      Gets the port number on which the store listens for requests.   Returns True if it's using the libuv backend.   Returns a string representation of the TCPStore.        Gets the underlying store object that PrefixStore wraps around. Recursively to get the store before layers of wrapping with PrefixStore.        
Base class for all ControlCollectives implementations.
        
Blocks until all workers have entered this function.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
    block (bool): whether to block this working waiting on the results of the barrier.
        
Computes a sum across all workers and returns the final value.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    data (int): The data to sum.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
    
Sends data to all other workers. Must be only called from one worker.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    data (str): The data to send.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
    
Receives data broadcasted from 1 worker.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
   
Sends data to one other worker.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    data (str): The data to send.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
  
Receives data broadcasted from all workers. Must only be called by one worker.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
     
Sends rank specific data to all other workers.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    data (str): The data to send.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
   
Receives rank specific data from one worker.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
       
Sends data to all workers and receives data from all other workers.

Arguments:
    key (str): The unique key used to identify this operation.
    data (str): The data to send.
    timeout (duration): The timeout for this operation.
      
An implementation of ControlCollectives that uses the provided store as the underlying
communication mechanism.
       Get the rank of this process group.     Get the size of this process group.     Broadcasts the tensor to all processes in the process group.

              See :func:`torch.distributed.broadcast` for more details.   Allreduces the provided tensors across all processes in the process group.

              See :func:`torch.distributed.all_reduce` for more details.    Reduces the provided tensors across all processes in the process group.

              See :func:`torch.distributed.reduce` for more details.   allgather_into_tensor_coalesced Gathers the input tensors from all processes across the process group.

              See :func:`torch.distributed.gather` for more details.    Scatters the input tensors from all processes across the process group.

              See :func:`torch.distributed.scatter` for more details.  Reduces and scatters the input tensors from all processes across the process group.

              See :func:`torch.distributed.reduce_scatter` for more details.       reduce_scatter_tensor_coalesced Alltoalls the input tensors from all processes across the process group.

              See :func:`torch.distributed.all_to_all` for more details.      Sends the tensor to the specified rank.

              See :func:`torch.distributed.send` for more details.     Receives the tensor from the specified rank.

              See :func:`torch.distributed.recv` for more details.        Blocks until all processes in the group enter the call, and
              then all leave the call together.

              See :func:`torch.distributed.barrier` for more details.      _set_sequence_number_for_group  Blocks until all processes in the group enter the call, and
              then all leave the call together.

              See :func:`torch.distributed.monitored_barrier` for more details.    Sets the default timeout for all future operations.     
Register a hook function which is fired on every ``ProcessGroup::Work`` completion.
The hook must have the following signature:

>>> def hook(work_info: torch._C._distributed_c10d.WorkInfo) -> None:
>>>     # custom code
>>>     # work_info.op_type: type of collective of this work
>>>     # work_info.seq: sequence number of collective of this work
>>>     # work_info.time_started: system time when user code called this collective
>>>     # work_info.time_finished: system time when the watchdog thread detected
>>>     #     completion of this work. Note that, there can be delays between the
>>>     #     actual completion time and the detection time.
>>>     # work_info.active_duration: duration of this collective measured by CUDAEvents
>>>     #     which can accurately represent the duration between when the collective
>>>     #     is launched and when the collective completes.

.. warning ::
    This only works for NCCL backend for now. All hooks are fired on the cpp watch dog
    thread. Firing the Python hook and acquiring GIL requires Python interpreter to be
    alive. Therefore, users need to make sure calling ``destroy_process_group(pg)`` on
    every active ProcessGroup ``pg`` before exiting.

.. warning ::
    Note that ``Work`` object passed to the hook is a partially copied version without
    the output objects. So accessing the output tensors from ``Work`` will not work.


Arguments:
    hook (Callable): hook function.
                     (Gets this process group name. It's cluster unique)     Gets this process group description     The type of the backend used for the process group.     (test whether the backend supports splitting)   (test whether the backend supports coalescing)  (test whether the backend supports collective time estimation)  (test whether the backend supports communicator shrinking)      
Base class for all backend options implementations, such as the nccl
options :class:`~torch.distributed.ProcessGroupNCCL.Options`).
   Create a new ProcessGroupGloo instance. Return the options used to create this ProcessGroupGloo instance.       Create a new ProcessGroupNCCL instance. Return the options used to create this ProcessGroupNCCL instance.       _get_intra_node_comm_usage_counter      
ncclConfig_t data type for configuring NCCL communicators.
See https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/api/types.html#ncclconfig-t
for details.
     
ProcessGroup options for the NCCL backend

Arguments:
    is_high_priority_stream (bool, optional): flag to enable/disable process
            group to pick up high priority cuda streams. It lets CUDA driver
            to prioritize NCCL kernels when there are compute kernels waiting.
            Default is False.

Attributes:
    config (NCCLConfig): configures NCCL communicators (only available for
            builds using NCCL 2.17+). This can be used to improve
            communication-computation overlap for NCCL kernels by tuning
            available parameters in the config. See
            https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/api/types.html#ncclconfig-t
            for details.

Example::
    >>> import torch.distributed as dist
    >>>
    >>> nccl_options = dist.ProcessGroupNCCL.Options(is_high_priority_stream=True)
    >>> # For builds using NCCL 2.17+, configure communicators
    >>> nccl_options.config.cga_cluster_size = 2
    >>> nccl_options.config.max_ctas = 4
    >>> nccl_options.config.min_ctas = 2
    >>> nccl_options.config.split_share = 1
    >>> # initialize a nccl process group with the options just created
    >>> dist.init_process_group("nccl", pg_options=nccl_options)
          
              Returns:
                  true/false.

              Example::
                 try:
                     work.wait(timeout)
                 except:
                     # some handling

              .. warning ::
                  In normal cases, users do not need to set the timeout.
                  calling wait() is the same as calling synchronize():
                  Letting the current stream block on the completion of the NCCL work.
                  However, if timeout is set, it will block the CPU thread until the NCCL work is completed
                  or timed out. If timeout, exception will be thrown.
               _compute_bucket_assignment_by_size      
        Arguments:
            includeCollectives(bool, optional): Whether to include collective work traces. Default is True.
            includeStackTraces(bool, optional): Whether to include stacktraces in the collective work traces. Default is True.
            onlyActive (bool, optional): Whether to only include active collective work traces. Default is False.
        Returns:
            Stringified pickle work traces.
            Default settings return everything - i.e. contains NCCL comm dumps and collective traces.
            
            Arguments:
                includeCollectives(bool, optional): Whether to include collective work traces. Default is True.
                includeStackTraces(bool, optional): Whether to include stacktraces in the collective work traces. Default is True.
                onlyActive (bool, optional): Whether to only include active collective work traces. Default is False.
            Returns:
                Stringified pickle work traces.
                Default settings return everything.
              
      Returns the names of all handlers.
      isTensorList() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":2067, please report a bug to PyTorch.       symm_mem::stream_write_value32_ Custom `__instancecheck__` for ReduceOp watchKey        /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/Store.hpp  watchKey is deprecated, no implementation support it. queuePush queue support is not implemented. queuePop queueLen listKeys    listKeys support is not implemented. stoll fake 
      Invalid '\xNN' control character in regular expression  Invalid '\uNNNN' control character in regular expression        invalid '\cX' control character in regular expression   cxwBxwwwwwwwwwwwwwwBxwwwBxwwwwwwwwwwvSwitching Protocol Processing Early Hints Created Accepted Non-Authoritative Information No Content Reset Content Partial Content Multi-Status Already Reported IM Used Multiple Choices Moved Permanently See Other Not Modified Use Proxy Temporary Redirect Permanent Redirect Bad Request Unauthorized Payment Required Forbidden Not Found Method Not Allowed Not Acceptable Proxy Authentication Required Request Timeout Conflict Gone Length Required Precondition Failed Payload Too Large URI Too Long Unsupported Media Type Range Not Satisfiable Expectation Failed I'm a teapot Misdirected Request Unprocessable Content Locked Failed Dependency Too Early Upgrade Required Precondition Required Too Many Requests Unavailable For Legal Reasons Not Implemented Bad Gateway Service Unavailable Gateway Timeout HTTP Version Not Supported Variant Also Negotiates Insufficient Storage Loop Detected Not Extended Internal Server Error  Request Header Fields Too Large Network Authentication Required yyy y(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(wxxxxxxxxx(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(wx(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(wxxxxxxxxpxhx(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w`xXxPxHx@x8x0x(x xxxx xwwwwww(w(wwwwwww(www(ww(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(ww(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(w(wxwpwhw`wXwPwHw@w(w8w0wbasic_string::basic_string       is missing implementation of merge. Backend  merge      is missing implementation of split.     is missing implementation of enableCollectivesTiming. enableCollectivesTiming  backend. waitForPendingWorks    Only ProcessGrouppNCCL supports waitForPendingWorks, but got    Only ProcessGrouppNCCL supports onCompletion hook, but got  registerOnCompletionHook No backend of type  hasHooks        found for Process Group with name      . Assuming no hooks are registered.     Could not find the default backend type   for Process Group with name  getDefaultBackend         does not yet support sequence numbers. getSequenceNumberForGroup setSequenceNumberForGroup      does not support setting timeout setTimeout     does not support allocateTensor allocateTensor  does not support getMemAllocator getMemAllocator  does not support getError     does not support monitoredBarrier, only GLOO supports monitored barrier. monitoredBarrier  does not support shrink -- Content-Type:  Content-Range:  chunked Transfer-Encoding Content-Type text/ Accept-Encoding ;q= ; q= stod        constexpr c10::c10_string_view c10::util::detail::fully_qualified_type_name_impl() [with T = c10d::ProcessGroup; c10::c10_string_view = c10::basic_string_view<char>]   constexpr c10::c10_string_view c10::util::detail::fully_qualified_type_name_impl() [with T = c10d::Work; c10::c10_string_view = c10::basic_string_view<char>] ProcessGroup  gloo xccl ucc mpi custom THis should never happen! backendTypeToString Could not find backend type  getBackend  B! ߔ3cGET HEAD POST PUT DELETE CONNECT OPTIONS PATCH PRI HTTP/1.0 HTTP/1.1    Invalid escape at end of regular expression     Invalid '(?...)' zero-width assertion in regular expression --cpp-httplib-multipart-data- Content-Range Content-Length Content-Encoding br zstd multipart/byteranges; boundary= Connection timeout= Keep-Alive text/plain Accept-Ranges HTTP/1.1  Location Referer vector       Expected existingBackend->getBoundDeviceId() == (*backend)->getBoundDeviceId() to be true, but got false.  (Could this error message be improved?  If so, please report an enhancement request to PyTorch.) setBackend  Incomplete '[[' character class in regular expression ^$\.*+?()[]{}| .[\*^$ .[\()*+?{|^$ .[\*^$
 .[\()*+?{|^$
 ,,       Use `torch.distributed._make_nccl_premul_sum` to create an instance of ReduceOp with PREMUL_SUM op_ != PREMUL_SUM INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/Types.hpp":52, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/Types.hpp getSize getRank getBackendName   Xp    constexpr c10::c10_string_view c10::util::detail::fully_qualified_type_name_impl() [with T = c10d::ReduceOp; c10::c10_string_view = c10::basic_string_view<char>]       Number of NFA states exceeds limit. Please use shorter regex string, or use smaller brace expression, or make _GLIBCXX_REGEX_STATE_LIMIT larger. invalid back reference Unexpected back-reference in polynomial mode.   Back-reference index exceeds current sub-expression count.      Back-reference referred to an opened sub-expression. transfer-encoding content-length host www-authenticate proxy-authenticate proxy-authorization set-cookie cache-control max-forwards pragma expires retry-after vary warning content-encoding content-type content-range trailer Trailer deflate multipart/form-data boundary=      application/x-www-form-urlencoded alnum cntrl punct xdigit  Z[T[[[\D\]tZ$]Z]ZbcHcxceddPdhbeb`fbInvalid character class. Invalid collate element. Invalid equivalence class.        Invalid start of '[x-x]' range in regular expression    Invalid range in bracket expression.    Invalid end of '[x-x]' range in regular expression      Invalid location of '-' within '[...]' in POSIX regular expression      Unexpected character within '[...]' in regular expression conflicting grammar options \.([a-zA-Z0-9]+)$ text/css text/csv text/html text/javascript text/vtt image/apng image/avif image/bmp image/gif image/png image/svg+xml image/webp image/x-icon image/tiff image/jpeg video/mp4 video/mpeg video/webm audio/mp3 audio/mpeg audio/webm audio/wave font/otf font/ttf font/woff font/woff2 application/x-7z-compressed application/atom+xml application/pdf application/json application/rss+xml application/x-tar application/xhtml+xml application/xslt+xml application/xml application/gzip application/zip application/wasm index.html REMOTE_ADDR REMOTE_PORT LOCAL_ADDR LOCAL_PORT Accept bytes= Expect 100-continue \r \n EXCEPTION_WHAT UNKNOWN     ^Content-Disposition:\s*form-data;\s*(.*)$ filename* ^UTF-8''(.+?)$ 8MONLKMCheck failed: tensor_factor.numel() == 1 (  vs.  ).     FakeProcessGroup collective operation error 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torch.Tensor             ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                               ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {Tuple[int, ...]}, {torch.dtype | None}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.Tensor          ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {Tuple[int, ...]}, {torch.dtype}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> torch.Tensor                 ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@               ({torch.device}) -> %           ({torch.device}) -> str | None                  ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> bool                       ({torch.Tensor}, {str | None}) -> %                             ({Tuple[int, ...]}, {Tuple[int, ...]}, {torch.dtype}, {torch.device}, {str | None}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}) -> torch.Tensor                          ({str}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}, {%}) -> None    ({%}, {str}) -> %                               ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None            ({bool}) -> None                ({torch.Tensor}) -> %                           ({@typing.SupportsFloat@float@}) -> %                           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None               () -> None      ({%}) -> None   () -> % ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {str}) -> None    ({%}) -> %      ({%}) -> None                           ({%}, {str}, {@collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]}, {@typing.SupportsInt@int@}, {bool}, {bool}, {bool}) -> None                           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}) -> torch.Tensor           ({%}, {%}, {bool}) -> None                      ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, torch.Tensor]}) -> None      ({%}) -> bool           ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[@typing.SupportsInt@int@]                              ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}) -> None  ({%}) -> None                   ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {torch.Tensor}) -> None   ({%}) -> bool   ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]          ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]          ({%}) -> torch.Tensor           ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@               ({%}, {%}) -> None                              ({%}, {object}, {object}) -> None               ({%}, {%}) -> None                               	
 !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@abcdefghijklmnopqrstuvwxyz[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~ʱX                                                    @B                   X                          8                                        (                          0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijkllmnopqrstuvwxyz                                                              G $tI. DDP communication hook's callback must return a torch.futures.Future object, but got  /pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/python_comm_hook.cpp       expected the hook result is a PyObject  result.isPyObject() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/c10d/python_comm_hook.cpp":41, please report a bug to PyTorch.  runHook parseHookResult   &% &'0&%&    N4c10d17CommHookInterfaceE      N4c10d14PythonCommHookE         pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        Skipping setting following error on the Future since it is already marked completed (this is not necessarily an error):
 , 
Original exception:
        N4c10d18PythonCallbackWorkE                     NSt6chrono8durationIlSt5ratioILl1ELl1000EEEE                    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1 torch.distributed.autograd distributed autograd bindings _distributed_autograd DistAutogradContext _context_id _recv_functions _send_functions _known_worker_ids _new_context _release_context _get_max_id _is_valid_context _retrieve_context _current_context retain_graph roots contextId get_gradients _dist_autograd_init 
backward(context_id: int, roots: List[Tensor], retain_graph = False) -> None

Kicks off the distributed backward pass using the provided roots. This
currently implements the :ref:`fast-mode-algorithm` which
assumes all RPC messages sent in the same distributed autograd context
across workers would be part of the autograd graph during the backward pass.

We use the provided roots to discover the autograd graph and compute
appropriate dependencies. This method blocks until the entire
autograd computation is done.

We accumulate the gradients in the appropriate
:class:`torch.distributed.autograd.context` on each of the nodes. The autograd
context to be used is looked up given the ``context_id`` that is passed in when
:meth:`torch.distributed.autograd.backward` is called. If there is no valid
autograd context corresponding to the given ID, we throw an error. You can
retrieve the accumulated gradients using the
:meth:`~torch.distributed.autograd.get_gradients` API.

Arguments:
    context_id (int): The autograd context id for which we should retrieve the gradients.
    roots (list): Tensors which represent the roots of the autograd
                  computation. All the tensors should be scalars.
    retain_graph(bool, optional): If False, the graph used to compute the grad
                  will be freed. Note that in nearly all cases setting this
                  option to True is not needed and often can be worked around
                  in a much more efficient way. Usually, you need to set this
                  to True to run backward multiple times.

Example::
    >>> import torch.distributed.autograd as dist_autograd
    >>> with dist_autograd.context() as context_id:
    >>>     pred = model.forward()
    >>>     loss = loss_func(pred, loss)
    >>>     dist_autograd.backward(context_id, loss)
        
get_gradients(context_id: int) -> Dict[Tensor, Tensor]

Retrieves a map from Tensor to the appropriate gradient for that Tensor
accumulated in the provided context corresponding to the given ``context_id``
as part of the distributed autograd backward pass.

Arguments:
    context_id(int): The autograd context id for which we should retrieve the
                     gradients.

Returns:
    A map where the key is the Tensor and the value is the associated gradient
    for that Tensor.

Example::
    >>> import torch.distributed.autograd as dist_autograd
    >>> with dist_autograd.context() as context_id:
    >>>     t1 = torch.rand((3, 3), requires_grad=True)
    >>>     t2 = torch.rand((3, 3), requires_grad=True)
    >>>     loss = t1 + t2
    >>>     dist_autograd.backward(context_id, [loss.sum()])
    >>>     grads = dist_autograd.get_gradients(context_id)
    >>>     print(grads[t1])
    >>>     print(grads[t2])
                              FvlRKSt6vectorIN2at6TensorESaIS1_EEbE                           N5torch11distributed8autograd19DistAutogradContextE             PFvlRKSt6vectorIN2at6TensorESaIS1_EEbE                          St15_Sp_counted_ptrIPN5torch11distributed8autograd19DistAutogradContextELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                          St19_Sp_counted_deleterIPN5torch11distributed8autograd19DistAutogradContextEN8pybind116detail32smart_holder_type_caster_support39shared_ptr_trampoline_self_life_supportESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                                                    ({@typing.SupportsInt@int@}) -> dict                            () -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, @typing.SupportsInt@int@]                             ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None    () -> %                 ({@typing.SupportsInt@int@}) -> %                               ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None            () -> @typing.SupportsInt@int@                  ({@typing.SupportsInt@int@}) -> None    () -> %                 ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[@typing.SupportsInt@int@, object]                       ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[@typing.SupportsInt@int@, object]                       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                ({@typing.SupportsInt@int@}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {bool}) -> None   ({%}) -> @collections.abc.Set@set@[@typing.SupportsInt@int@]    ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@ _set_and_start_rpc_agent _reset_current_rpc_agent _destroy_rref_context _rref_context_get_debug_info _cleanup_python_rpc_handler _invoke_rpc_builtin _invoke_rpc_python_udf _invoke_rpc_torchscript get_rpc_timeout enable_gil_profiling _set_rpc_timeout set_current_profiling_key distributed rpc bindings _distributed_rpc init_method _DEFAULT_RPC_TIMEOUT_SEC _UNSET_RPC_TIMEOUT _DEFAULT_INIT_METHOD _DEFAULT_NUM_WORKER_THREADS WorkerInfo The name of the worker. RpcAgent get_worker_info get_worker_infos _get_device_map get_metrics PyRRef type_hint is_owner confirmed_by_owner owner_name to_here local_value _serialize _deserialize _get_type _get_future _get_profiling_future _set_profiling_future dist_autograd_ctx_id _channels _transports The device map locations. _set_device_map reverse_device_maps rpc_backend_options _get_backend_options _update_group_membership is_static_group _is_current_rpc_agent_set _get_current_rpc_agent _invoke_remote_builtin _invoke_remote_python_udf _invoke_remote_torchscript _set_profiler_node_id RemoteProfilerManager _enable_jit_rref_pickle _disable_jit_rref_pickle Invalid WorkerInfo state. _rpc_init        Can not unpickle rref in python pickler, rref can only be unpickled when using RPC      /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/init.cpp    _delete_all_user_and_unforked_owner_rrefs       
          Retrieve the default timeout for all RPCs that was set during RPC initialization.
          The returned value will be in seconds.
          Returns:
            ``float`` indicating the RPC timeout in seconds.
          
    Set whether GIL wait times should be enabled or not. This incurs a slight
    overhead cost. Default is disabled for performance reasons.

    Args:
        flag (bool): True to set GIL profiling, False to disable.
            
          Set the default timeout for all RPCs. The input unit is expected to be
          in seconds. If an RPC is not completed within this time, an exception
          indicating it has timed out will be raised. To control timeout for
          specific RPCs, a timeout parameter can be passed into
          :meth:`~torch.distributed.rpc.rpc_sync` and
          :meth:`~torch.distributed.rpc.rpc_async`.

          Args:
            rpcTimeoutSeconds (float): Timeout value in seconds.
             An abstract structure encapsulating the options passed into the RPC
            backend. An instance of this class can be passed in to
            :meth:`~torch.distributed.rpc.init_rpc` in order to initialize RPC
            with specific configurations, such as the RPC timeout and
            ``init_method`` to be used.     A float indicating the timeout to use for all
                RPCs. If an RPC does not complete in this timeframe, it will
                complete with an exception indicating that it has timed out. URL specifying how to initialize the process group.
                Default is ``env://``       A structure that encapsulates information of a worker in the system.
            Contains the name and ID of the worker. This class is not meant to
            be constructed directly, rather, an instance can be retrieved
            through :meth:`~torch.distributed.rpc.get_worker_info` and the
            result can be passed in to functions such as
            :meth:`~torch.distributed.rpc.rpc_sync`, :meth:`~torch.distributed.rpc.rpc_async`,
            :meth:`~torch.distributed.rpc.remote` to avoid copying a string on
            every invocation.   Globally unique id to identify the worker.      
          A class encapsulating a reference to a value of some type on a remote
          worker. This handle will keep the referenced remote value alive on the
          worker. A ``UserRRef`` will be deleted when 1) no references to it in
          both the application code and in the local RRef context, or 2) the
          application has called a graceful shutdown. Invoking methods on a
          deleted RRef leads to undefined behaviors. RRef implementation only
          offers best-effort error detection, and applications should not use
          ``UserRRefs`` after ``rpc.shutdown()``.

          .. warning::
              RRefs can only be serialized and deserialized by the RPC module.
              Serializing and deserializing RRefs without RPC (e.g., Python
              pickle, torch :meth:`~torch.save` / :meth:`~torch.load`,
              JIT :meth:`~torch.jit.save` / :meth:`~torch.jit.load`, etc.) will
              lead to errors.

          Args:
              value (object): The value to be wrapped by this RRef.
              type_hint (Type, optional): Python type that should be passed to
                  ``TorchScript`` compiler as type hint for ``value``.

          Example::
              Following examples skip RPC initialization and shutdown code
              for simplicity. Refer to RPC docs for those details.

              1. Create an RRef using rpc.remote

              >>> import torch
              >>> import torch.distributed.rpc as rpc
              >>> rref = rpc.remote("worker1", torch.add, args=(torch.ones(2), 3))
              >>> # get a copy of value from the RRef
              >>> x = rref.to_here()

              2. Create an RRef from a local object

              >>> import torch
              >>> from torch.distributed.rpc import RRef
              >>> x = torch.zeros(2, 2)
              >>> rref = RRef(x)

              3. Share an RRef with other workers

              >>> # On both worker0 and worker1:
              >>> def f(rref):
              >>>   return rref.to_here() + 1

              >>> # On worker0:
              >>> import torch
              >>> import torch.distributed.rpc as rpc
              >>> from torch.distributed.rpc import RRef
              >>> rref = RRef(torch.zeros(2, 2))
              >>> # the following RPC shares the rref with worker1, reference
              >>> # count is automatically updated.
              >>> rpc.rpc_sync("worker1", f, args=(rref,))
             
                  Returns whether or not the current node is the owner of this
                  ``RRef``.
                    
                  Returns whether this ``RRef`` has been confirmed by the owner.
                  ``OwnerRRef`` always returns true, while ``UserRRef`` only
                  returns true when the owner knowns about this ``UserRRef``.
                   
                  Returns worker information of the node that owns this ``RRef``.
                     
                  Returns worker name of the node that owns this ``RRef``.
                    
                  Blocking call that copies the value of the RRef from the owner
                  to the local node and returns it. If the current node is the
                  owner, returns a reference to the local value.

                  Args:
                      timeout (float, optional): Timeout for ``to_here``. If
                          the call does not complete within this timeframe, an
                          exception indicating so will be raised. If this
                          argument is not provided, the default RPC timeout
                          (60s) will be used.
                     
                  If the current node is the owner, returns a reference to the
                  local value. Otherwise, throws an exception.
                 
                  Create a helper proxy to easily launch an ``rpc_sync`` using
                  the owner of the RRef as the destination to run functions on
                  the object referenced by this RRef. More specifically,
                  ``rref.rpc_sync().func_name(*args, **kwargs)`` is the same as
                  the following:

                  >>> def run(rref, func_name, args, kwargs):
                  >>>   return getattr(rref.local_value(), func_name)(*args, **kwargs)
                  >>>
                  >>> rpc.rpc_sync(rref.owner(), run, args=(rref, func_name, args, kwargs))

                  Args:
                      timeout (float, optional): Timeout for ``rref.rpc_sync()``.
                          If the call does not complete within this timeframe, an
                          exception indicating so will be raised. If this argument
                          is not provided, the default RPC timeout will be used.

                  Example::
                      >>> from torch.distributed import rpc
                      >>> rref = rpc.remote("worker1", torch.add, args=(torch.zeros(2, 2), 1))
                      >>> rref.rpc_sync().size()  # returns torch.Size([2, 2])
                      >>> rref.rpc_sync().view(1, 4)  # returns tensor([[1., 1., 1., 1.]])
                    
                  Create a helper proxy to easily launch an ``rpc_async`` using
                  the owner of the RRef as the destination to run functions on
                  the object referenced by this RRef. More specifically,
                  ``rref.rpc_async().func_name(*args, **kwargs)`` is the same as
                  the following:

                  >>> def run(rref, func_name, args, kwargs):
                  >>>   return getattr(rref.local_value(), func_name)(*args, **kwargs)
                  >>>
                  >>> rpc.rpc_async(rref.owner(), run, args=(rref, func_name, args, kwargs))

                  Args:
                      timeout (float, optional): Timeout for ``rref.rpc_async()``.
                          If the call does not complete within this timeframe, an
                          exception indicating so will be raised. If this argument
                          is not provided, the default RPC timeout will be used.

                  Example::
                      >>> from torch.distributed import rpc
                      >>> rref = rpc.remote("worker1", torch.add, args=(torch.zeros(2, 2), 1))
                      >>> rref.rpc_async().size().wait()  # returns torch.Size([2, 2])
                      >>> rref.rpc_async().view(1, 4).wait()  # returns tensor([[1., 1., 1., 1.]])
                
                  Create a helper proxy to easily launch a ``remote`` using
                  the owner of the RRef as the destination to run functions on
                  the object referenced by this RRef. More specifically,
                  ``rref.remote().func_name(*args, **kwargs)`` is the same as
                  the following:

                  >>> def run(rref, func_name, args, kwargs):
                  >>>   return getattr(rref.local_value(), func_name)(*args, **kwargs)
                  >>>
                  >>> rpc.remote(rref.owner(), run, args=(rref, func_name, args, kwargs))

                  Args:
                      timeout (float, optional): Timeout for ``rref.remote()``. If
                          the creation of this :class:`~torch.distributed.rpc.RRef`
                          is not successfully completed within the timeout, then the
                          next time there is an attempt to use the RRef
                          (such as ``to_here``), a timeout will be raised. If not
                          provided, the default RPC timeout will be used. Please see
                          ``rpc.remote()`` for specific timeout semantics for
                          :class:`~torch.distributed.rpc.RRef`.

                  Example::
                      >>> from torch.distributed import rpc
                      >>> rref = rpc.remote("worker1", torch.add, args=(torch.zeros(2, 2), 1))
                      >>> rref.remote().size().to_here()  # returns torch.Size([2, 2])
                      >>> rref.remote().view(1, 4).to_here()  # returns tensor([[1., 1., 1., 1.]])
                  
                  If ``blocking=True``, returns the type of the data object
                  referenced by this ``RRef``. On the owner, this is same as
                  ``type(rref.local_value())``. Otherwise, returns a future to
                  this result. On a user, this will trigger an RPC to fetch the
                  ``type`` object from the owner. After this function is run
                  once, the ``type`` object is cached by the ``RRef``, and
                  subsequent invocations no longer trigger RPC. Note that this is
                  true regardless of the ``blocking`` argument of subsequent
                  calls.

                  Args:
                    rref (torch.distributed.rpc.RRef): The RRef to get type of.
                    timeout (float, optional): Timeout, in seconds for
                          ``_get_type``. If the call does not complete within
                          this timeframe, an exception indicating so will be
                          raised. If this argument is not provided, the default
                          RPC timeout will be used.
                    blocking (bool, optional): Whether to synchronously wait on
                          the RPC triggered by the first call and return the
                          type. If ``False``, will return a future. Default is
                          ``True``.
                
                  Returns the future that corresponds to the creation of this RRef
                  on the remote node. This is for internal use cases such as profiling
                  only.
                     
                  Returns future that completes when the profiling event corresponding
                  to the creation of this RRef on the remote node has been recorded.
                   
                  Set future that is completed when the profiling event corresponding
                  to the creation of this RRef on the remote node has been recorded.
                    
                  Runs the backward pass using the RRef as the root of the
                  backward pass. If ``dist_autograd_ctx_id`` is provided,
                  we perform a distributed backward pass using the provided
                  ctx_id starting from the owner of the RRef. In this case,
                  :meth:`~torch.distributed.autograd.get_gradients` should be
                  used to retrieve the gradients. If ``dist_autograd_ctx_id``
                  is ``None``, it is assumed that this is a local autograd graph
                  and we only perform a local backward pass. In the local case,
                  the node calling this API has to be the owner of the RRef.
                  The value of the RRef is expected to be a scalar Tensor.

                Args:
                    dist_autograd_ctx_id (int, optional): The distributed
                        autograd context id for which we should retrieve the
                        gradients (default: -1).
                    retain_graph(bool, optional): If ``False``, the graph used to
                        compute the grad will be freed. Note that in nearly all
                        cases setting this option to ``True`` is not needed and
                        often can be worked around in a much more efficient way.
                        Usually, you need to set this to ``True`` to run backward
                        multiple times (default: False).

                Example::
                    >>> import torch.distributed.autograd as dist_autograd
                    >>> with dist_autograd.context() as context_id:
                    >>>     rref.backward(context_id)
                        _TensorPipeRpcBackendOptionsBase        
              The number of threads in the thread-pool used by
              :class:`~torch.distributed.rpc.TensorPipeAgent` to execute
              requests.
               All devices used by the local agent.    _enable_server_process_global_profiler  _disable_server_process_global_profiler 
        Allows ``torch.jit.save`` to save a ``torch.jit.ScriptModule`` with
        pickled RRefs out of RPC contexts.


        .. warning::
            This is dangerous. If the module contains RRefs, the pickled
            result must be sent over RPC and get unpickled on the receiving side
            to restore the module. Otherwise, there will be RRef leaks, which
            can potentially lead to program hang. When using this API, it is
            applications responsibility to make sure that the above assumption
            always holds.
           Can not pickle rref in python pickler, rref can only be pickled when using RPC env://   RPC Timeout must be non-negative        /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/rpc_agent.h num_worker_threads must be positive, got        /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/tensorpipe_agent.h TensorPipeRpcBackendOptions Unknown transport:  Unknown channel:                                 p    *ZZN5torch11distributed3rpc12_GLOBAL__N_18rpc_initEP7_objectS4_ENKUlRKSt10shared_ptrINS1_8RpcAgentEEE_clES9_EUlRKN3c1013QualifiedNameEE_                        ({%}, {%}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@ | None}, {%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, @collections.abc.Mapping@dict@[torch.device, torch.device]]}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.device]}) -> None               ({%}, {tuple}) -> None  ({%}) -> tuple          ({%}, {tuple}) -> None  ({%}) -> tuple          ({str}) -> None                 ({@typing.SupportsFloat@float@}) -> None                        ({bool}) -> None                () -> @typing.SupportsFloat@float@                              ({str}, {str}, {tuple}, {dict}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {bool}) -> %                    ({%}, {str}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {bool}) -> %                      ({%}, {str}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {*args}, {**kwargs}) -> %          () -> None                                      () -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, str]                  ({bool}) -> None                ({datetime.timedelta}) -> None          () -> None      ({%}) -> None                           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {bool}) -> None               ({%}, {%}) -> None      ({%}) -> %      ({%}) -> %              ({%}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> object                 ({%}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> object                 ({%}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> object ({%}) -> 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{@collections.abc.Sequence@list@[torch.device]}) -> None  ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, @collections.abc.Mapping@dict@[torch.device, torch.device]]}) -> None                ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@       ({%}) -> str            ({%}, {str}) -> None            ({%}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> None           () -> None                              () -> @collections.abc.Sequence@list@[@collections.abc.Sequence@list@[@collections.abc.Sequence@list@[%]]]                      ({str}, {str}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {bool}, {*args}, {**kwargs}) -> %                ({%}, {str}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.Tensor]}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {bool}) -> %                      ({%}, {str}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {*args}, {**kwargs}) -> %  () -> % ({%}) -> %      ({%}, {%}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.device]}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, @collections.abc.Mapping@dict@[torch.device, torch.device]]}, {bool}) -> None  ({%}) -> %      ({%}, {%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[torch.device, torch.device]                        ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]                     ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> %          ({%}, {str}) -> %       ({%}) -> %      ({%}) -> None                           ({%}, {bool}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> None           ({%}, {str}, {@collections.abc.Mapping@dict@[torch.device, torch.device]}) -> None      ({%}) -> str                            ({%}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {bool}) -> object ({tuple}) -> %  ({%}) -> tuple          ({%}) -> object                 ({%}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> object ({%}) -> str    ({%}) -> %      ({%}) -> bool   ({%}) -> bool                   ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, str]               ({%}, {%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[torch.device, torch.device]                        ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]     ({%}, {str}) -> %       ({%}) -> %      ({%}) -> None                           ({%}, {bool}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> None           ({%}, {%}) -> bool              H                                           zD          N@Profiling future has not been set!      profilingFuture_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/py_rref.cpp":162, please report a bug to PyTorch.       /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/py_rref.cpp false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/py_rref.cpp":268, please report a bug to PyTorch.  Pickled RRefForkData must contain       pyTuple.size() == RFD_TUPLE_SIZE INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/py_rref.cpp":34, please report a bug to PyTorch.        The RRef being created contains a ScriptModule, must provide its ModuleInterface type hint.      is not a subtype of the type hint:     , did you pass a valid interface type?
 type_hint should only be specified when the RRef being created contains a ScriptModule. RRef should contain a tensor for .backward()    , can't call localValue() on user       torch.distributed.rref.to_here  User RRefs require 'dist_autograd_ctx_id' to be specified getProfilingFuture PyRRef must not wrap nullptr torch.distributed.rref Unrecognized RRefProxy type  createRRefProxy  numbers. fromPyTuple tryInferTypeWithTypeHint OwnerRRef( UserRRef(RRefId =  , ForkId =  backwardOwnerRRef For  . Call it on owner  localValue            hx@xhxxx@xxx|cJ1͠iP7ӟoV@*Ϟ                    pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch11distributed3rpc7MessageE                               N5torch11distributed3rpc9OwnerRRefE  and arguments (args:  , kwargs:  ) to a builtin operator matchBuiltinOp toPyIValue storages        Failed to match operator name   /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/python_functions.cpp        Unrecognized response message type      completed() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":1041, please report a bug to PyTorch.  !eptr_ INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":1042, please report a bug to PyTorch.       ' is not an instance of 'kwargs'        ' is not an instance of 'args'  FFFFtFGGGvGUG4GGFIIeIDI#IIHIHH~H]H<HHG        N3c1013intrusive_ptrIN5torch11distributed3rpc7MessageENS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS4_EEEE                    *ZN2at21wrapPropagateTLSStateIZN5torch11distributed3rpc13toPyJitFutureERKN3c1013intrusive_ptrINS4_6ivalue6FutureENS4_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS7_EEEEbEUlRS7_E_EEDaT_EUlDpOT_E_                              *ZN2at21wrapPropagateTLSStateIZN5torch11distributed3rpc15pyRemoteBuiltinERKNS3_10WorkerInfoERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEfRKN8pybind114argsERKNSF_6kwargsEEUlRN3c106ivalue6FutureEE_EEDaT_EUlDpOT_E_   *ZN2at21wrapPropagateTLSStateIZN5torch11distributed3rpc15pyRemoteBuiltinERKNS3_10WorkerInfoERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEfRKN8pybind114argsERKNSF_6kwargsEEUlRN3c106ivalue6FutureEE0_EEDaT_EUlDpOT_E_  *ZN2at21wrapPropagateTLSStateIZN5torch11distributed3rpc17pyRemotePythonUdfERKNS3_10WorkerInfoERNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEERSt6vectorINS_6TensorESaISF_EEfbEUlRN3c106ivalue6FutureEE_EEDaT_EUlDpOT_E_   *ZN2at21wrapPropagateTLSStateIZN5torch11distributed3rpc17pyRemotePythonUdfERKNS3_10WorkerInfoERNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEERSt6vectorINS_6TensorESaISF_EEfbEUlRN3c106ivalue6FutureEE0_EEDaT_EUlDpOT_E_  *ZN3c106ivalue6Future4thenIZN2at21wrapPropagateTLSStateIZN5torch11distributed3rpc13toPyJitFutureERKNS_13intrusive_ptrIS1_NS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS1_EEEEbEUlRS1_E0_EEDaT_EUlDpOT_E_EESC_SH_NS_4Type24SingletonOrSharedTypePtrISM_EEEUlSF_E_                              pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        RPC Type resolver does not need to resolve value        false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/python_rpc_handler.cpp":34, please report a bug to PyTorch.        /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/python_rpc_handler.cpp      Cannot run python UDF since pyRunFunction_ is None. Check if python RPC handler is already cleaned up.  !pyRunFunction_.is_none() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/python_rpc_handler.cpp":141, please report a bug to PyTorch.   torch.distributed.rpc.internal  torch.distributed.rpc.rref_proxy        !PyGILState_Check() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/python_rpc_handler.cpp":126, please report a bug to PyTorch.  resolveValue  is not a function getFunction GIL should be held handleExceptionGILHeld runPythonUdf RemoteException torch.distributed.rpc.api _run_function _handle_exception _rref_typeof_on_owner _rref_typeof_on_user getInstance            *N5torch11distributed3rpc12_GLOBAL__N_118PythonTypeResolverE    *St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch11distributed3rpc12_GLOBAL__N_118PythonTypeResolverESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE     pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                St23_Sp_counted_ptr_inplaceIN5torch3jit16ScriptTypeParserESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE   /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/request_callback_impl.cpp   . Functions decorated with @rpc.async_function must return a torch.futures.Future object, but got       isFuture() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":93, please report a bug to PyTorch.     Async functions must return an IValue of Future type, but got  serializePyObject                88`HhO6ңnU<#
آt[B,                    *ZN3c106ivalue6Future4thenIZNK5torch11distributed3rpc19RequestCallbackImpl17processScriptCallERNS5_14RpcCommandBaseERKSt6vectorINS_6StreamESaISA_EEEUlRS1_E_EENS_13intrusive_ptrIS1_NS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS1_EEEET_NS_4Type24SingletonOrSharedTypePtrISN_EEEUlSF_E_    *ZN3c106ivalue6Future4thenIZNK5torch11distributed3rpc19RequestCallbackImpl17processPythonCallERNS5_14RpcCommandBaseERKSt6vectorINS_6StreamESaISA_EEEUlRS1_E_EENS_13intrusive_ptrIS1_NS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS1_EEEET_NS_4Type24SingletonOrSharedTypePtrISN_EEEUlSF_E_    *ZN3c106ivalue6Future4thenIZNK5torch11distributed3rpc19RequestCallbackImpl26processPythonRRefFetchCallERNS5_14RpcCommandBaseEEUlRS1_E_EENS_13intrusive_ptrIS1_NS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS1_EEEET_NS_4Type24SingletonOrSharedTypePtrISH_EEEUlS9_E_                          *ZN3c106ivalue6Future4thenIZNK5torch11distributed3rpc19RequestCallbackImpl19processRRefBackwardERNS5_14RpcCommandBaseEEUlRS1_E_EENS_13intrusive_ptrIS1_NS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS1_EEEET_NS_4Type24SingletonOrSharedTypePtrISH_EEEUlS9_E_ *ZZN3c106ivalue6Future9thenAsyncIZNK5torch11distributed3rpc19RequestCallbackImpl14runJitFunctionERKNS_13QualifiedNameERSt6vectorINS_6IValueESaISB_EERKSA_INS_6StreamESaISF_EEbEUlRS1_E_EENS_13intrusive_ptrIS1_NS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS1_EEEET_NS_4Type24SingletonOrSharedTypePtrISS_EEENUlSK_E_clESK_EUlSK_E_                          *ZN3c106ivalue6Future9thenAsyncIZNK5torch11distributed3rpc19RequestCallbackImpl14runJitFunctionERKNS_13QualifiedNameERSt6vectorINS_6IValueESaISB_EERKSA_INS_6StreamESaISF_EEbEUlRS1_E_EENS_13intrusive_ptrIS1_NS_6detail34intrusive_target_default_null_typeIS1_EEEET_NS_4Type24SingletonOrSharedTypePtrISS_EEEUlSK_E_          pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch11distributed3rpc19RequestCallbackImplE                  N5torch11distributed3rpc18PythonRRefFetchRetE   torch::distributed::rpc::Message_distributed_rpc_testing num_fail_sends messages_to_delay messages_to_fail FaultyTensorPipeAgent _faulty_agent_init     distributed rpc testing bindings        numFailSends should be non-negative     /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/testing/faulty_tensorpipe_agent.h   FaultyTensorPipeRpcBackendOptions                               P    ({%}, {%}, {str}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsInt@int@}, {%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, @collections.abc.Mapping@dict@[torch.device, torch.device]]}, {@collections.abc.Sequence@list@[torch.device]}) -> None                      pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch11distributed3rpc33FaultyTensorPipeRpcBackendOptionsE    PFvPN5torch11distributed3rpc21FaultyTensorPipeAgentEE           St19_Sp_counted_deleterIPN5torch11distributed3rpc21FaultyTensorPipeAgentEPFvS4_ESaIvELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE             St15_Sp_counted_ptrIPN5torch11distributed3rpc33FaultyTensorPipeRpcBackendOptionsELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                 St15_Sp_counted_ptrIPN5torch11distributed3rpc21FaultyTensorPipeAgentELN9__gnu_cxx12_Lock_policyE2EE                             ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}) -> @collections.abc.Mapping@dict@[str, @typing.SupportsFloat@float@]                      ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[str]                   ({%}) -> @typing.SupportsInt@int@                               ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}, {@typing.SupportsFloat@float@}, {str}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, @typing.SupportsFloat@float@]}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None       ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}, {@collections.abc.Mapping@dict@[str, @typing.SupportsFloat@float@]}) -> None              ({%}, {@collections.abc.Sequence@list@[str]}) -> None           ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> None                       ({%}) -> @collections.abc.Sequence@list@[%]                     ({%}, {@typing.SupportsInt@int@}) -> %          ({%}, {str}) -> %       ({%}) -> %      ({%}) -> None                           ({%}, {bool}, {@typing.SupportsFloat@float@}) -> None                                      UnpickledPythonCall does not support toMessage().       false INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/unpickled_python_call.cpp":27, please report a bug to PyTorch.     /pytorch/torch/csrc/distributed/rpc/unpickled_python_call.cpp toMessageImpl                     N5torch11distributed3rpc14RpcCommandBaseE                       N5torch11distributed3rpc19UnpickledPythonCallE                  pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                N5torch11distributed3rpc25UnpickledPythonRemoteCallE            pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        isRRef() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/aten/src/ATen/core/ivalue_inl.h":109, please report a bug to PyTorch.      aten::to_here(RRef(t) self, float timeout = {}) -> t(*) aten::local_value(RRef(t) self) -> t(*) aten::is_owner(RRef(t) self) -> bool    aten::owner(RRef(t) self) -> __torch__.torch.classes.dist_rpc.WorkerInfo        aten::owner_name(RRef(t) self) -> str   aten::confirmed_by_owner(RRef(t) self) -> bool  aten::dist_backward(int context_id, Tensor[] roots, bool retain_graph=False) -> ()      /pytorch/torch/csrc/jit/runtime/register_distributed_ops.cpp    Can't call RRef.local_value() on a non-owner RRef.      dstWorkerIValue.isString() || c10::getCustomClassType<c10::intrusive_ptr<dist_rpc::WorkerInfo>>() == dstWorkerIValue.type() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/runtime/register_distributed_ops.cpp":43, please report a bug to PyTorch.        qualifiedNameIValue.isString() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/runtime/register_distributed_ops.cpp":47, please report a bug to PyTorch.     argsTupleIValue.isTuple() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/runtime/register_distributed_ops.cpp":48, please report a bug to PyTorch.  kwargsDictIValue.isGenericDict() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/runtime/register_distributed_ops.cpp":49, please report a bug to PyTorch.   timeoutIValue.isDouble() INTERNAL ASSERT FAILED at "/pytorch/torch/csrc/jit/runtime/register_distributed_ops.cpp":50, please report a bug to PyTorch.   () is not supported in TorchScript!' Expected RRef but got  toRRef prepare_and_call_rpc_op rpc_remote                           x`H0 ЖpX@(ȕp`P0                    *N5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS5_EEE_E                   *N5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS5_EEE0_E                  *N5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS5_EEE1_E                  *N5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS5_EEE2_E                  *N5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS5_EEE3_E                  *N5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS5_EEE4_E                  *N5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS5_EEE5_E                  *ZNK5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlPKNS0_4NodeEE_clES5_EUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS9_EEE_                           *ZNK5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlPKNS0_4NodeEE0_clES5_EUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS9_EEE_                          *ZNK5torch3jit12_GLOBAL__N_111reg_rpc_opsMUlPKNS0_4NodeEE1_clES5_EUlRSt6vectorIN3c106IValueESaIS9_EEE_                          *N3c104impl6detail31WrapFunctionIntoRuntimeFunctor_IZN5torch3jit12_GLOBAL__N_1L39TORCH_LIBRARY_IMPL_init_aten_CatchAll_2ERNS3_7LibraryEEUllE_NS_4DictIN2at6TensorESB_EENS_4guts8typelist8typelistIJlEEEEE                       pybind11_builtins.pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1                              pybind11_detail_function_record_v1_system_libstdcpp_gxx_abi_1xxx_use_cxx11_abi_1        No 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communicators is not equal to number of inputs        /pytorch/torch/csrc/cuda/python_nccl.cpp        number of streams is not equal to number of inputs      (sequence[Tensor] inputs, sequence[Tensor] outputs sequence[torch.cuda.Stream] streams, sequence[torch.cuda.nccl.Communicator] comms)   (sequence[Tensor] inputs, sequence[Tensor] outputs, int op, sequence[torch.cuda.Stream] streams, sequence[torch.cuda.nccl.Communicator] comms)  (sequence[Tensor] inputs, sequence[Tensor] outputs, int op sequence[torch.cuda.Stream] streams, sequence[torch.cuda.nccl.Communicator] comms)   (sequence[Tensor] inputs, int root sequence[torch.cuda.Stream] streams, sequence[torch.cuda.nccl.Communicator] comms)   (sequence[Tensor] inputs, Tensor output, int root, int op, sequence[torch.cuda.Stream or None]) torch.cuda.nccl.Communicator comm is not a sequence unpack_comms unpack_streams is#i:nccl_init_rank invalid unique_id (expected   bytes, got  THCPModule_nccl_init_rank expected Tensor at  invalid 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8.5.0-28)           GA$3a1 >     >              GA$3a1                     GA$3a1 0}     8}              GA$3a1 >     Y>              GA$3a1 Y>     Y>              GA$3p1113   }     0}               GA$running gcc 8.5.0 20210514            GA$annobin gcc 8.5.0 20210514            GA$plugin name: gcc-annobin              GA*GOW *            GA*             GA+stack_clash            GA*cf_protection             GA*FORTIFY               GA+GLIBCXX_ASSERTIONS             GA*             GA!              GA+omit_frame_pointer             GA*             GA!stack_realign            GA*FORTIFY      }     0}             GA+GLIBCXX_ASSERTIONS    }     0}              GA$3p1113  >     >               GA$running gcc 8.5.0 20210514            GA$annobin gcc 8.5.0 20210514            GA$plugin name: 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