torch.meshgrid(center_h, center_w, indexing='ij')

时间: 2023-12-09 12:05:20 浏览: 231
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numpy中的meshgrid函数的使用

这是一个用于生成网格点坐标的PyTorch函数。其中center_h和center_w是两个一维张量，分别表示网格在垂直和水平方向上的中心坐标。indexing参数指定生成的网格点坐标的索引方式，'ij'表示使用Cartesian坐标系，'xy'表示使用矩阵坐标系。函数返回的是两个二维张量，表示生成的网格点坐标在垂直和水平方向上的坐标值。
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sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx)报错

如果你使用的是 PyTorch 1.10 及以上版本，那么可以尝试删除 indexing='ij' 参数，因为在这些版本中，meshgrid 函数默认使用的是 'ij' 索引方式。 如果你使用的是 PyTorch 1.9 及以下版本，那么可以尝试将 ...

File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

sy, sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') 2. 如果你使用的是早期版本的PyTorch，请将代码改为以下形式： if TORCH_1_10: sy, sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') else: sy, sx = torch...

model UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. return forward_c

The syntax usually looks like this: meshgrid = torch.meshgrid(*arrays, indexing='ij'), where 'ij' is the default indexing mode (row-major order). 3. If you're not using any indexing customization, ...

UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3491.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]

xx, yy = torch.meshgrid(x, y, indexing='ij') # 指定使用 'xy' 索引方式 xx, yy = torch.meshgrid(x, y, indexing='xy') 你需要根据你的具体需求选择合适的索引方式，并在调用 torch.meshgrid 函数时指定...

userwarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (triggered internally at c:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\aten\native\tensorshape.cpp:2228.) return _vf.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]

xx,yy = torch.meshgrid(x,y,indexing='ij') 这里，"indexing"参数被设置为'ij'，表示输出数组的第一个维度对应于第一个输入向量的元素，第二个维度对应于第二个输入向量的元素。如果不显式指定"indexing"参数...

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

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torch.meshgrid()

- indexing：可以是 'ij' 或者 'xy'，控制输出网格张量的索引方式。 - sparse：可以是 True 或者 False，控制输出是稀疏网格还是密集网格。稀疏网格在大规模数据处理时可以节省内存。 例如，如果你有两...

File "E:/learning/NEW/code/yolov8/NWPU/yolov8-pytorch-master/train.py", line 548, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, ema, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 166, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\nets\yolo.py", line 165, in forward self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

这个错误是由于你使用了 PyTorch 的多 GPU 训练，但是在使用 meshgrid 函数时，指定了 indexing 参数两次，导致报错。你可以检查一下代码中使用 meshgrid 函数的地方，确保只指定了一次 indexing 参数。如果还有问题...

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UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argume

在functional.py文件的第568行，将return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs）改为return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij')。这样就会传递索引参数'ij'给torch.meshgrid函数，避免了警告的出现。

userwarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argume

To fix this, please pass indexing='ij' or indexing='xy' (or the equivalent integers) as an argument. This is to avoid confusion and improve readability of the code. 警告：在即将发布的版本中，将需要...

return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]

- **kwargs: 可选的关键字参数，可以包含如 indexing（索引类型，默认为 'ij' 即笛卡尔坐标）， sparse （是否返回稀疏形式的网格，默认 False 等）这样的额外选项。 函数内部会将传入的张量转化为网格形式...
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