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torch.meshgrid（）函数解析
torch.meshgrid（）的功能是生成网格，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。
其中第一个输出张量填充第一个输入张量中的元素，各行元素相同；第二个输出张量填充第二个输入张量中的元素各列元素相同。
# 【1】
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
print(a)
b = torch.tensor([4, 5, 6])
print(b)
x, y = torch.meshgrid(a, b)
print(x)
print(y)
结果显示：
tensor([1, 2, 3, 4])
tensor([4, 5, 6])
tensor([[1, 1, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3],
[4, 4, 4]])
tensor([[4, 5, 6],
[4, 5, 6],
[4, 5, 6],
[4, 5, 6]])
# 【2】
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(a)
b = torch.tensor([7, 8, 9, 10])
print(b)
x, y = torch.meshgrid(a, b)
print(x)
print(y)
结果显示：
tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
tensor([ 7, 8, 9, 10])
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([[ 7, 8, 9, 10],
[ 7, 8, 9, 10],
[ 7, 8, 9, 10],
[ 7, 8, 9, 10],
[ 7, 8, 9, 10],
[ 7, 8, 9, 10]])
在YOLO V3将图像划分为单元网格的部分就用到了torch.meshgrid（）函数，如下所示。
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(self.ny, device=device),torch.arange(self.nx, device=device)])
self.grid = torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, self.ny, self.nx, 2)).float()
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