TestBatched.test_if_noelse_with_scalar.expect

graph(%a.1_data : Tensor,
      %a.1_mask : Tensor,
      %a.1_dims : Tensor,
      %b_data : Tensor,
      %b_mask : Tensor,
      %b_dims : Tensor):
  %6 : int = prim::Constant[value=1]()
  %7 : float = prim::Constant[value=0.1]()
  %8 : Float() = prim::NumToTensor(%7)
  %other : float = prim::Float(%8)
  %10 : Tensor = aten::gt(%a.1_data, %other)
  %11 : Long() = prim::NumToTensor(%6)
  %alpha : float = prim::Float(%11)
  %data : Tensor = aten::add(%a.1_data, %b_data, %alpha)
  %mask : Tensor = aten::mul(%a.1_mask, %b_mask)
  %dims : Tensor = aten::__or__(%a.1_dims, %b_dims)
  %16 : bool = prim::Constant[value=1]()
  %17 : int = prim::Constant[value=1]()
  %18 : Tensor = aten::type_as(%a.1_mask, %10)
  %data.2 : Tensor = aten::mul(%10, %18)
  %20 : int = aten::dim(%data.2)
  %21 : bool = aten::eq(%20, %17)
  %cond_data : Tensor, %cond_mask : Tensor = prim::If(%21)
    block0():
      %24 : int = aten::dim(%data)
      %25 : int = aten::sub(%24, %17)
      %data.4 : Tensor = prim::Loop(%25, %16, %data.2)
        block0(%27 : int, %28 : Tensor):
          %29 : int = aten::dim(%28)
          %data.3 : Tensor = aten::unsqueeze(%28, %29)
          -> (%16, %data.3)
      %cond_data.1 : Tensor = aten::expand_as(%data.4, %data)
      %cond_mask.1 : Tensor = aten::expand_as(%data.4, %mask)
      -> (%cond_data.1, %cond_mask.1)
    block1():
      -> (%data.2, %data.2)
  %res_data : Tensor = aten::where(%cond_data, %data, %a.1_data)
  %res_mask : Tensor = aten::where(%cond_mask, %mask, %a.1_mask)
  %res_dims : Tensor = aten::__or__(%dims, %a.1_dims)
  %36 : (Tensor, Tensor, Tensor) = prim::TupleConstruct(%res_data, %res_mask, %res_dims)
  return (%36)