如何在PyTorch中生成单块含多个值的棋盘格图案

核心实现靠张量广播和取模运算，和numpy简洁实现的逻辑一致，全原生PyTorch操作，无循环，支持自动微分。

对应你给出的2x2方块、4行6列的示例，直接运行下面的代码就能得到完全匹配的结果：

import torch

# 可自定义的参数
block_size = 2  # 每个棋盘方块的边长
grid_h, grid_w = 4, 6  # 最终输出棋盘的高、宽

# 坐标分块：同一块内的坐标整除块大小后得到相同索引
y_idx = torch.arange(grid_h) // block_size
x_idx = torch.arange(grid_w) // block_size

# 广播相加后对2取模，得到交替的0/1棋盘
checkerboard = (y_idx[:, None] + x_idx[None, :]) % 2

打印checkerboard的输出正好和示例一致：

tensor([[1, 1, 0, 0, 1, 1],
        [1, 1, 0, 0, 1, 1],
        [0, 0, 1, 1, 0, 0],
        [0, 0, 1, 1, 0, 0]])

自定义调整说明 #

• 调整方块大小：直接修改block_size的值即可，比如设为3就能生成每个方块为3x3大小的棋盘。
• 翻转棋盘起始值：对结果做取反1 - checkerboard，就能把左上角块从1变成0，实现整体翻转。
• 替换方块内的填充值：如果不需要0/1填充，用torch.where做映射即可，比如要让块交替填充3和9：

  custom_checker = torch.where(checkerboard.bool(), 9, 3)
  

• 适配深度学习张量格式：如果需要BCHW（批量-通道-高-宽）格式的输入，直接用unsqueeze拓展对应维度即可，不会破坏棋盘的块结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John M.