x, y = torch.meshgrid(torch.arange(width, device=device), torch.arange(height, device=device))生成的结果没有grad_fn属性该怎么改进

可以使用 torch.meshgrid 中的参数 indexing='ij' 来解决没有 grad_fn 属性的问题。具体实现代码如下：

x, y = torch.meshgrid(torch.arange(width, device=device), torch.arange(height, device=device), indexing='ij')

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center_h = (torch.arange(in_height, device=device) + offset_h) center_w = (torch.arange(in_width, device=device) + offset_w) shift_y, shift_x = torch.meshgrid(center_h, center_w) shift_y, shift_x = shift_y.reshape(-1), shift_x.reshape(-1)

这段代码是用于计算特征图中每个像素点的中心坐标。首先，通过torch.arange函数生成从0到in_height-1和0到in_width-1的两个张量center_h和center_w，其中offset_h和offset_w是偏移值。然后，使用torch.meshgrid函数生成两个矩阵shift_y和shift_x，这两个矩阵的元素分别为center_h和center_w中的所有组合。最后，通过reshape函数将shift_y和shift_x从矩阵形式转化为一维向量。这样就得到了特征图中每个像素点的中心坐标。

def create_grid(self, input_size): w, h = input_size[1], input_size[0] # generate grid cells ws, hs = w // self.stride, h // self.stride grid_y, grid_x = torch.meshgrid([torch.arange(hs), torch.arange(ws)]) grid_xy = torch.stack([grid_x, grid_y], dim=-1).float() grid_xy = grid_xy.view(1, hs*ws, 2).to(self.device) return grid_xy

这是一个名为`create_grid`的函数，它是一个模型类中的方法。下面是对这个函数的解释：

def create_grid(self, input_size):
    w, h = input_size[1], input_size[0]
    # generate grid cells
    ws, hs = w // self.stride, h // self.stride
    grid_y, grid_x = torch.meshgrid([torch.arange(hs), torch.arange(ws)])
    grid_xy = torch.stack([grid_x, grid_y], dim=-1).float()
    grid_xy = grid_xy.view(1, hs*ws, 2).to(self.device)
    
    return grid_xy

这个函数的作用是根据输入图像的大小生成一个网格，用于预测目标的位置。函数接受一个`input_size`参数，表示输入图像的尺寸。

在函数内部，首先从`input_size`中获取图像的宽度和高度，并根据模型的步长（stride）计算出网格的宽度和高度（`ws`和`hs`）。

然后，使用`torch.meshgrid`函数根据网格的宽度和高度生成`grid_x`和`grid_y`，分别表示网格中每个单元格的横坐标和纵坐标。

接下来，使用`torch.stack`函数将`grid_x`和`grid_y`按照最后一个维度（-1）进行堆叠，得到一个形状为`(hs, ws, 2)`的网格坐标张量。将其转换为浮点型，并在最前面添加一个维度，得到形状为`(1, hs*ws, 2)`的网格坐标张量。

最后，将网格坐标张量转移到指定的设备（`self.device`），并将其作为函数的输出返回。

这个函数的目的是为了在目标检测任务中生成网格，以便对每个网格单元格进行目标位置的预测。