如何用PyTorch创建各维度范围为0到1的二维点张量？

你可以通过以下两种简洁的方式实现需求：

方法一：利用torch.meshgrid构建网格 #

先生成一维间隔张量，再通过网格函数生成二维坐标，最后拼接成目标形状：

import torch

# 生成0到1、步长0.2的一维张量
step_tensor = torch.arange(0, 1, 0.2)

# 生成二维网格矩阵，indexing='xy'对应笛卡尔坐标系
x_grid, y_grid = torch.meshgrid(step_tensor, step_tensor, indexing='xy')

# 将网格展平后按列拼接，得到(25, 2)的张量
result = torch.stack([x_grid.flatten(), y_grid.flatten()], dim=1)

print(result)

输出结果完全匹配预期格式：meshgrid生成的x_grid每行重复一维张量的值，y_grid每列重复一维张量的值，展平后拼接就得到所有坐标组合。

方法二：使用torch.cartesian_prod直接生成笛卡尔积（PyTorch 1.10+） #

如果你的PyTorch版本在1.10及以上，直接调用笛卡尔积函数可以一步到位：

import torch

step_tensor = torch.arange(0, 1, 0.2)
# 生成两个一维张量的笛卡尔积，结果即为(25, 2)的坐标张量
result = torch.cartesian_prod(step_tensor, step_tensor)

print(result)

该函数会自动生成所有元素的组合，顺序完全符合需求：先固定第一个维度的取值，遍历第二个维度的所有值，再切换第一个维度的下一个取值，以此类推。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Peyman