关于PyTorch 1.12中meshgrid函数输出结果的疑问

核心逻辑说明 #

torch.meshgrid的作用是生成网格坐标矩阵，其输出形态由indexing参数控制——PyTorch 1.12版本默认使用indexing='ij'模式，这是你得到当前结果的关键。

针对你的示例拆解 #

输入x = torch.tensor([1, 2, 3])（长度3），y = torch.tensor([4, 5, 6])（长度3）：

• 第一个输出张量：对应x的网格展开，按行维度重复——每一行是x的单个元素，重复y的长度次，因此得到3行（匹配x的长度）、每行3个相同元素的矩阵：

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

• 第二个输出张量：对应y的网格展开，按列维度重复——每一行是完整的y数组，重复x的长度次，因此得到3行（匹配x的长度）、每行都是[4,5,6]的矩阵：

  tensor([[4, 5, 6],
          [4, 5, 6],
          [4, 5, 6]])
  

如何得到你预期的结果 #

你预期的第二个张量是按行重复y元素的形态，这对应indexing='xy'模式（类似NumPy早期默认行为）。只需显式指定该参数即可：

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
torch.meshgrid(x, y, indexing='xy')

此时返回的第二个张量为：

tensor([[4, 4, 4],
        [5, 5, 5],
        [6, 6, 6]])

关键区别总结 #

• indexing='ij'（PyTorch默认）：遵循矩阵索引逻辑，第一个输入对应行维度，第二个对应列维度。
• indexing='xy'：遵循笛卡尔坐标系逻辑，第一个输入对应x轴/列维度，第二个对应y轴/行维度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SamuelMastrelli