scatter

>>>>>> This is the difference (GOOD - XLA)
Difference Tensor:
(1,1,.,.) = 
  0.0000  0.0000  0.0000 -0.9593 -0.3904  0.0000  0.0000  0.0000
 -0.9408  0.0000 -0.9346 -1.7807  0.0000 -0.5677  0.0000  0.0000
  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000
  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000 -2.8547  0.0000
 -0.8860 -0.5832  0.0000 -0.8090 -1.1559 -0.9040  0.0000  0.0000
  0.0000  0.0000  0.0000 -2.8392 -0.7890  0.0000  0.0000 -0.5895
  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000 -2.7308 -1.9320  0.0000
  0.0000  0.0000 -0.8913  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000

(1,2,.,.) = 
  0.0000 -0.3958 -0.9147  0.0000  0.0000  0.0000 -0.9497  0.0000
 -0.9811  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000 -1.3581 -0.9155
  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000 -0.8035  0.0000  0.0000  0.0000
  0.0000 -1.9573  0.0000  0.0000 -1.5961 -1.6798  0.0000  0.0000
 -0.9578 -0.6626  0.0000  0.0000  0.0000 -1.8747  0.0000  0.0000
  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000 -2.9994  0.0000
  0.0000  0.0000  0.0000 -0.6671 -1.7346  0.0000  0.0000  0.0000
  0.0000 -0.3139  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000
[ CPUFloatType{1,2,8,8} ]

>>>>> This is GOOD result
Compared Tensors:
(1,1,.,.) = 
  0.0000  0.9150  0.0000  0.9593  0.3904  0.0000  0.0000  0.0000
  0.9408  0.1332  0.9346  0.5936  0.8694  0.5677  0.7411  0.0000
  0.8854  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.2969  0.8317
  0.0000  0.2695  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.9516  0.0000
  0.8860  0.5832  0.0000  0.8090  0.5779  0.9040  0.5547  0.0000
  0.0000  0.3644  0.7104  0.9464  0.7890  0.0000  0.7886  0.5895
  0.7539  0.1952  0.0000  0.3068  0.1165  0.9103  0.6440  0.0000
  0.0000  0.4913  0.8913  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000

(1,2,.,.) = 
  0.0000  0.3958  0.9147  0.0000  0.0000  0.0000  0.9497  0.6666
  0.9811  0.0874  0.0000  0.1088  0.1637  0.7025  0.6790  0.9155
  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.8035  0.3813  0.7860  0.0000
  0.0000  0.6524  0.6057  0.0000  0.7980  0.8399  0.0000  0.0000
  0.9578  0.3313  0.0000  0.0000  0.0000  0.6249  0.4340  0.0000
  0.5117  0.0000  0.0000  0.2247  0.0000  0.0000  0.9998  0.5944
  0.6541  0.0337  0.0000  0.3336  0.5782  0.0000  0.2846  0.2007
  0.0000  0.3139  0.4654  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000
[ CPUFloatType{1,2,8,8} ]
-vs-

>>>>>> This is XLA result
(1,1,.,.) = 
  0.0000  0.9150  0.0000  1.9186  0.7809  0.0000  0.0000  0.0000
  1.8815  0.1332  1.8692  2.3743  0.8694  1.1354  0.7411  0.0000
  0.8854  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.2969  0.8317
  0.0000  0.2695  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  3.8062  0.0000
  1.7720  1.1664  0.0000  1.6179  1.7338  1.8080  0.5547  0.0000
  0.0000  0.3644  0.7104  3.7856  1.5781  0.0000  0.7886  1.1789
  0.7539  0.1952  0.0000  0.3068  0.1165  3.6411  2.5761  0.0000
  0.0000  0.4913  1.7826  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000

(1,2,.,.) = 
  0.0000  0.7917  1.8294  0.0000  0.0000  0.0000  1.8994  0.6666
  1.9623  0.0874  0.0000  0.1088  0.1637  0.7025  2.0371  1.8309
  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  1.6069  0.3813  0.7860  0.0000
  0.0000  2.6098  0.6057  0.0000  2.3941  2.5197  0.0000  0.0000
  1.9157  0.9939  0.0000  0.0000  0.0000  2.4996  0.4340  0.0000
  0.5117  0.0000  0.0000  0.2247  0.0000  0.0000  3.9992  0.5944
  0.6541  0.0337  0.0000  1.0007  2.3127  0.0000  0.2846  0.2007
  0.0000  0.6279  0.4654  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000  0.0000
[ CPUFloatType{1,2,8,8} ]
/home/dlibenzi/pytorch/xla/test/cpp/cpp_test_util.h:51: Failure
Value of: r
  Actual: false
Expected: true
stride=1 pad=1 ceil=1 dilation=2

>>>>>>> This is the unpool input
INPUT
(1,1,.,.) = 
  0.8823  0.9150  0.3829  0.9593  0.3904  0.6009  0.2566  0.7936
  0.9408  0.1332  0.9346  0.5936  0.8694  0.5677  0.7411  0.4294
  0.8854  0.5739  0.2666  0.6274  0.2696  0.4414  0.2969  0.8317
  0.1053  0.2695  0.3588  0.1994  0.5472  0.0062  0.9516  0.0753
  0.8860  0.5832  0.3376  0.8090  0.5779  0.9040  0.5547  0.3423
  0.6343  0.3644  0.7104  0.9464  0.7890  0.2814  0.7886  0.5895
  0.7539  0.1952  0.0050  0.3068  0.1165  0.9103  0.6440  0.7071
  0.6581  0.4913  0.8913  0.1447  0.5315  0.1587  0.6542  0.3278

(1,2,.,.) = 
  0.6532  0.3958  0.9147  0.2036  0.2018  0.2018  0.9497  0.6666
  0.9811  0.0874  0.0041  0.1088  0.1637  0.7025  0.6790  0.9155
  0.2418  0.1591  0.7653  0.2979  0.8035  0.3813  0.7860  0.1115
  0.2477  0.6524  0.6057  0.3725  0.7980  0.8399  0.1374  0.2331
  0.9578  0.3313  0.3227  0.0162  0.2137  0.6249  0.4340  0.1371
  0.5117  0.1585  0.0758  0.2247  0.0624  0.1816  0.9998  0.5944
  0.6541  0.0337  0.1716  0.3336  0.5782  0.0600  0.2846  0.2007
  0.5014  0.3139  0.4654  0.1612  0.1568  0.2083  0.3289  0.1054
[ CPUFloatType{1,2,8,8} ]

>>>>>>> These are the indices
INDICES
(1,1,.,.) = 
   9   8  11  10  11  12  13  14
   1  16   3   4   3   4  23  22
  25   8  11  10  11  30  13  30
  33  32  35  36  37  36  37  38
  41  42  43  44  43  30  47  30
  33  32  35  36  53  54  53  54
  57  58  43  58  43  44  47  46
  49  48  51  52  53  54  53  54

(1,2,.,.) = 
   9   8  11  12  13  14  15  14
   1   2   1   2  21   6   7   6
  25   8  25  28  29  28  15  14
  33  32  33  20  37  20  37  22
  25  26  25  28  29  46  29  46
  33  32  51  52  37  52  37  38
  57  40  57  58  43  46  47  46
  49  48  51  52  51  52  55  54
[ CPULongType{1,2,8,8} ]