torch.meshgrid与np.meshgrid区别

最新推荐文章于 2025-10-20 23:00:46 发布
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#numpy #python #深度学习

文章揭示了torch.meshgrid与numpy.meshgrid在生成坐标网格时的一个重要区别——坐标轴顺序相反，这可能导致在使用过程中出现预期外的结果。对于依赖这两个库的开发者来说，理解这一差异至关重要。

之前一直认为torch中的meshgrid与numpy中的meshgrid是一个函数，今天在使用的时候踩坑了，终于发现原来输出的x，y坐标对换了 。

numpy.meshgrid函数
在这里插入图片描述

torch.meshgrid函数
在这里插入图片描述
主要区别在于生成的行列正好相反

python meshgrid_torch.meshgrid()和np.meshgrid()的区别
weixin_39682560的博客
12-09 917
np.meshgrid()函数常用于生成二维网格，比如图像的坐标点。pytorch中也有一个类似的函数torch.meshgrid()，功能也类似，但是两者的用法有区别，使用时需要注意(刚踩坑，因此记录一下。。。)比如我要生成一张图像(h=6, w=10)的xy坐标点，看下两者的实现方式：np.meshgrid()>>> import numpy as np>>&gt...
深度学习--np.meshgrid(a,b)和torch.meshgrid(x,y)
weixin_50727642的博客
02-18 1827
结论： np.meshgrid(a,b)是按a作为x轴信息，b为y轴信息; torch.meshgrid(x,y)是按输入x作为y轴信息，输入y作为x轴信息.。 import torch import numpy as np # 通过一下代码可以生成一个网格，每一个网格点是对应的一个中心点，数值从32~224，如果是整张图的范围的话是0~256 stride = 8 w = 25 h = 25 # tensor([ 0., 8., 16., 24., 32., 40., 48., 56
np.meshgrid和torch.meshgrid的区别
007的博客
09-24 1074
两者的区别通过一个测试显而易见： a=[1,2,3] b=[4,5] gridx,gridy=np.meshgrid(a,b) print('gridx=\n',gridx) print('gridy=\n',gridy) x=torch.tensor(a) y=torch.tensor(b) gridx, gridy =torch.meshgrid(x,y) print('gridx=\n', gridx) print('gridy=\n', gridy) 输出结果： gridx= [[1 .
numpy中的meshgrid()的用法
最新发布
m0_46306264的博客
10-20 138
​，以便于在多维空间（如 2D/3D 网格）中进行向量化计算或可视化。是 NumPy 用于生成网格坐标矩阵。核心作用：将一维的x和y数组转为2个矩阵X和Y，其中。X和Y矩阵，可以构成一个坐标系。
torch.meshgrid和np.meshgrid的区别
weixin_43941438的博客
01-05 681
把数组a当作一行，再根据数组b的长度扩充行。把数组b当作一列，再根据数组a的长度扩充列。把数组a当作一列，再根据数组b的长度扩充列。把数组b当作一行，再根据数组a的长度扩充行。
Pytorch常用的函数(五)np.meshgrid()和torch.meshgrid()函数解析
qq_44665283的博客
12-22 6495
Pytorch常用的函数(五)np.meshgrid()和torch.meshgrid()函数解析
详解numpy.meshgrid()方法使用
12-23
一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词：网格点，坐标矩阵 网格点是什么？坐标矩阵又是什么鬼？ 看个图就明白了： 图中，每个交叉点都是网格点，描述这些网格点的坐标的矩阵，就是坐标矩阵...
torch.meshgrid()三维
Small_Lemon_Tree的博客
07-10 1552
示例文件 test.py import torch cor1 = torch.arange(5).float() cor2 = torch.arange(4).float() print(cor1) print(cor2) X, Y = torch.meshgrid(cor1, cor2) print(X) print(Y) cor1 = torch.arange(3).float() cor2 = torch.arange(5).float() cor3 = torch.arange(4).floa
pytorch笔记：torch.meshgrid()、torch.clamp()、tensor.clamp()理解
Activewaste
10-30 1万+
引言 最近在看mmdetection源码，遇到了torch.meshgrid()、torch.clamp()这两个函数，觉得这两个函数用处很大，所以来记录一下。 torch.meshgrid() x1 ,y1 = torch.meshgrid(x,y) 参数是两个，第一个参数我们假设是x，第二个参数假设就是y 输出的是两个tensor，size就是x.size * y.size（行数是x的个数，列...
np.meshgrid()与torch.meshgrid()的区别
豆芽菜
03-28 286
链接：https://www.jianshu.com/p/e1c8e51bc9b3。交换参数顺序，得到的结果一致。
pytorch和numpy在meshgrid函数的一些差异
nihate的专栏
05-13 364
这说明在numpy库里的meshgrid函数，y不是在x前面的。交换一下x,y的顺序，也就是把上面的make_anchors_numpy函数注释的那一行 sx, sy = np.meshgrid(x, y) 打开，重新运行程序，这时候打印的差异值是0。在YOLO系列的目标检测模型的后处理，有一个生成meshgrid网格的操作，这时是调用torch.meshgrid函数实现的，不过在numpy里也有meshgrid函数。运行这个程序，最后打印的差异值是26.6625。
# Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）
12-21
Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码） 一. 导入numpy库 import numpy as np 二. 生成X,Y = np.meshgrid(x,y)并详解 N = 3 M=7 #生成两个一维矩阵 x = np.linspace(-2, 2, N) #[-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3,M)#[-3 -2 1 0 1 2 3 ] X,Y = np.meshgrid(x,y) #成为两个二维矩阵 话不多说，我们直接看输出结果： 从X二维矩阵可以看出来：7行3列（M行N列） 每一行显示[-2 0 2]
torch.meshgrid
Recursions的博客
08-14 1871
在很多涉及坐标操作、图像处理、构建网格数据等任务中非常有用。是 PyTorch 中的一个函数，用于创建多维网格坐标。它接受多个一维张量作为输入，并根据指定的索引模式（通过。）生成相应的多维网格张量。
PyTorch学习（1）：torch.meshgrid的使用
tecsai的博客
03-22 2191
torch.meshgrid 生成网格，可以用于生成坐标。函数输入两个数据类型相同的一维张量，两个输出张量的行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数，当两个输入张量数据类型不同或维度不是一维时会报错。
np.meshgrid()函数
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学习笔记
01-17 2万+
X, Y = np.meshgrid(x, y)代表的是将x中每一个数据和y中每一个数据组合生成很多点,然后将这些点的x坐标放入到X中,y坐标放入Y中,并且相应位置是对应的 即 如: x = [1, 2, 3, 4] y = [7, 8, 9] x和y中的每一个元素组合生成 [[[1, 7], [2, 7], [3, 7], [4, 7]], [[1, 8], [2, 8], [3, 8], [4, 8]], [[1, 9], [2, 9], [3, 9], [4, 9]]] 然.
pytorch 中meshgrid()函数详解
qq_34888036的博客
09-21 400
输出多个tensor，tensor的数量为输入一维向量的个数，（以两个为例，tensor行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数）torch.meshgrid可以为你生成两个二维张量，一个存储每个点的x坐标，另一个存储每个点的y坐标。torch.meshgrid 将多个一维向量扩展成多维网格，使得你可以方便地获取每个网格点的坐标。输入多个数据类型相同的一维tensor。x的坐标为[0,1,2]y的坐标为[0,1]
torch.meshgrid代码测试
scar2016的博客
03-24 251
x_meshgrid,y_meshgrid=torch.meshgrid(x_tensor,y_tensor) 函数的功能是根据x_tensor,y_tensor来生成网格矩阵x_meshgrid,y_meshgrid,注意这里的x_tensor和y_tensor的方向和实际方向相反，具体如下描述。
torch.meshgrid()函数《pytorch学习》
猛男的博客
10-08 921
引言：torch.meshgrid（）函数的作用在下只理解出一层含义，就是数据扩张，就是把一维数据扩张，然后可以和其他数据联合，，可以构成网状数据。 1.数据扩张。 在下理解就是x轴的数据扩张成三个x轴数据，y轴的数据扩张成三个y轴数据，然后可构成一张3*3大小的网状，可以利用索引取相应的值。例如; 代码： data1=torch.tensor([2,5,6]) print(data1) data2=torch.tensor([6,9,4]) print(data2) gx,...
PyTorch中torch.meshgrid函数详解与应用
值得注意的是，尽管 `torch.meshgrid` 与 NumPy 的 `np.meshgrid` 功能相似，但在行为细节上存在差异，特别是在索引顺序方面。旧版 PyTorch 默认采用 `'xy'` 模式（类似于 MATLAB 风格），而在 v1.10+ 版本中引入了 ...
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