torch.meshgrid

torch.meshgrid#

torch.meshgrid 是 PyTorch 中用于生成坐标网格的函数，适用于需要在多维空间中生成坐标的情况。该函数接受一个或多个一维张量，并返回与这些张量维度相对应的坐标网格。这在计算机视觉、物理仿真等领域非常常用。

函数定义#

torch.meshgrid(*tensors, indexing=None)

  • \*tensors: 这是一个或多个一维张量。每个张量表示要生成网格的一个维度的坐标。

  • indexing: 决定了网格的索引方式，可以是 ‘xy’ 或 ‘ij’。

    • 'ij' 是默认值，使用矩阵索引方式。第一个返回的网格对应第一个输入张量，第二个网格对应第二个输入张量。

    • 'xy' 使用 Cartesian 索引方式，常用于图像处理或绘图，第一个返回的网格表示 x 轴坐标，第二个网格表示 y 轴坐标。

示例#

假设你有两个一维张量 x 和 y，表示某个二维平面上的坐标。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5])

# 使用 meshgrid 生成坐标网格
grid_x, grid_y = torch.meshgrid(x, y, indexing='ij')

print(grid_x)
print(grid_y)

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

解释#

  • x: [1, 2, 3] 表示第一维度上的三个坐标值。

  • y: [4, 5] 表示第二维度上的两个坐标值。

通过 torch.meshgrid(x, y, indexing='ij')，生成了两个二维张量：

  • grid_x: 每行都是 x 方向的坐标，长度与 y 的长度相同，重复了 len(y) 次。

  • grid_y: 每列都是 y 方向的坐标，长度与 x 的长度相同，重复了 len(x) 次。

x_ = torch.tensor([1, 2, 3,4,5,6])
y_ = torch.tensor([4, 5,0,2])

# 使用 meshgrid 生成坐标网格
grid_x_, grid_y_ = torch.meshgrid(x_, y_, indexing='ij')

print(grid_x_)
print(grid_y_)

tensor([[1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 3],
        [4, 4, 4, 4],
        [5, 5, 5, 5],
        [6, 6, 6, 6]])
tensor([[4, 5, 0, 2],
        [4, 5, 0, 2],
        [4, 5, 0, 2],
        [4, 5, 0, 2],
        [4, 5, 0, 2],
        [4, 5, 0, 2]])

'xy' 模式的用法#

如果你将 indexing='xy'，结果将是不同的，适合用于图像处理中的网格生成。

grid_x, grid_y = torch.meshgrid(x, y, indexing='xy')

print(grid_x)
print(grid_y)

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

  • grid_x: 每列是 x 方向的坐标，重复了 len(y) 次。

  • grid_y: 每行是 y 方向的坐标，重复了 len(x) 次。

应用场景#

  • 图像处理: 生成坐标网格，用于像素操作、变换或生成锚框。

  • 物理仿真: 创建空间中的坐标网格，用于模拟物理现象。

  • 数学计算: 在多维空间中生成网格点，用于数值积分或其他计算。

torch.meshgrid 是一个强大而常用的工具，能够在多维空间中轻松生成坐标网格，适用于各种计算场景。

Contents