return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) 的参考解决方法

本文主要是介绍return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) 的参考解决方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

写在前面

自己的测试环境：
Ubuntu20.04, anaconda

一、问题描述

/home/wong/ProgramFiles/anaconda3/envs/pytorch_env/lib/python3.8/site-packages/torch/functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1702400431970/work/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:3526.)return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs)  # type: ignore[attr-defined]

二、解决方法

出现这个个警告是关于 PyTorch 中的 torch.meshgrid 函数的使用，未来版本中将要求传递索引参数。解决这个警告的方法是在调用 torch.meshgrid 函数时 显式 地传递索引参数。
也就是自己程序中的

U, V = torch.meshgrid(u, v)

需要改为

U, V = torch.meshgrid(u, v, indexing='xy')

三、调用示例

torch.meshgrid 函数程序调用示例：
torch.meshgrid 函数用于生成一个网格，这个网格包含了所有输入张量的组合。通常情况下，我们会用它来生成坐标网格，用于在二维或三维空间中进行计算或者可视化操作。
indexing参数有两个可选值：xy 和 ij 。xy 模式是默认的，它遵循二维网格的 (x, y) 索引顺序。ij 模式则遵循数学上的(i, j)索引顺序。

import torch# 定义两个一维张量
u = torch.tensor([0, 1, 2])
v = torch.tensor([3, 4, 5])# 生成坐标网格
U, V = torch.meshgrid(u, v, indexing='xy')print(U)
print(V)

输出结果为

tensor([[0, 1, 2],[0, 1, 2],[0, 1, 2]])
tensor([[3, 3, 3],[4, 4, 4],[5, 5, 5]])

参考链接

[1] gpt.

这篇关于return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) 的参考解决方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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