oneflow.torch.fill_()与oneflow.torch.diagonal()结合使用时结果错误 about oneflow

[wyg1997]

原因是 torch 的 diagonal 操作是个 view op：

import torch as torch_original

print("torch test:")
inputs = torch_original.rand(3, 3)
y = inputs.diagonal(0)

print(y.is_contiguous())  # False
print(y.shape)  # torch.Size([3])
print(y.stride()  # (4,)

更多维度的时候只需要让 [:-2] 维度上的 stride 值为1就可以。

[lihuizhao]

oneflow里有没有对应的view op?

[marigoold]

原因是 torch 的 diagonal 操作是个 view op：

import torch as torch_original

print("torch test:")
inputs = torch_original.rand(3, 3)
y = inputs.diagonal(0)

print(y.is_contiguous())  # False
print(y.shape)  # torch.Size([3])
print(y.stride()  # (4,)

更多维度的时候只需要让 [:-2] 维度上的 stride 值为1就可以。

fill_ 是 SupportNonContiguous 的吧，这里 oneflow_inputs.diagonal(0) 返回一个 non contiguous 的 tensor，按理说 fill_ 不应该出错？

[wyg1997]

fill_ 是 SupportNonContiguous 的吧，这里 oneflow_inputs.diagonal(0) 返回一个 non contiguous 的 tensor，按理说 fill_ 不应该出错？

哎是的，我之前没编译以为 diagnonal 不是 view 操作。
应该是 fill_ 本身的问题，看 kernel 是不支持非连续输入的，但注册的地方有 SupportNonContiguous ，和其他的 view op一起使用一样会计算出错。