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

这个警告是因为在未来的版本中，torch.meshgrid函数将要求传递索引参数。在当前版本中，如果不传递索引参数，函数仍然可以正常工作，但是在未来的版本中，如果不传递索引参数，函数将会报错。为了解决这个问题，可以在调用torch.meshgrid函数时传递索引参数，例如使用return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs, indexing='ij')来解除警告。同时，根据传递的索引参数不同，函数返回的结果也会有所不同。

相关问题

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

### 回答1：
nt to torch.meshgrid explicitly. 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，将需要显式地传递索引参数到torch.meshgrid中。要解决此问题，请将索引设置为'ij'或'xy'（或相应的整数）作为参数传递。这是为了避免混淆并提高代码的可读性。

### 回答2：
这个warning涉及到PyTorch中的meshgrid函数的参数问题。meshgrid是一个常用的函数，它的作用是生成ndgrid（N维网格）并将其展开，返回一个元组，其中包含每个维度上的坐标矩阵。它在许多科学计算中都是非常有用的。

在当前版本中，meshgrid函数可以传递一个索引参数，也可以不传递。但是，在即将发布的未来版本中，必须传递索引参数。

索引参数的作用是用于确定哪些维度（坐标轴）进行meshgrid。如果不提供索引参数，则默认为对输入的全部维度进行meshgrid。但是，在未来版本中，必须明确指定要进行meshgrid的维度，否则将会报错。

这个warning的目的是提醒用户在使用PyTorch的meshgrid函数时注意索引参数的传递。如果没有传递索引参数，只是运行警告的当前版本中，仍然能够生成正确的输出。但是，请注意，这样的代码可能在未来版本中无法工作。

为了避免出现类似的问题，我们建议在编写代码时始终保持对最新版本的关注，并阅读文档中的更新日志。此外，可以使用自动化测试工具来确保在未来版本中代码能够正常运行。

### 回答3：
这个警告信息是关于PyTorch中的meshgrid函数的，它会在未来的版本中要求用户传递索引参数。在现有版本中，meshgrid函数可以只传入一个参数，它会自动使用默认的索引方式进行计算。但是，在未来的版本中，必须显式地指定索引方式，否则会抛出错误。这个改变的目的是为了提高函数的灵活性和可维护性。

meshgrid是一个常用的函数，用于在多维空间中生成网格点坐标。它可以接受多个一维数组作为参数，并将它们组合成一个多维数组，其中的每个元素都是一个由输入数组对应位置的值组成的向量。这个函数通常用于数据可视化、插值等领域。

在目前的版本中，meshgrid函数的用法很简单，只需要输入需要组合的一维数组即可。但是，在未来的版本中，用户必须显式地指定索引方式。索引方式是指在生成向量时数组元素的排列方式，通常有两种方式，一种是对第一个数组进行行扩展，一种是对最后一个数组进行列扩展。这些索引方式非常重要，因为它们直接影响向量的排列顺序，从而影响后续数据处理的结果。

在编写代码时，我们应该始终关注警告信息，因为它们通常代表着潜在的问题。当我们看到这个警告信息时，应该及时采取措施，以免在未来的版本中遇到错误。对于这个警告信息，我们可以立即修改代码，指定索引方式，以保证代码的正确性。同时，我们也可以关注官方文档和社区讨论，了解相关改变的细节和影响。这样，我们可以更好地使用PyTorch的各种函数，并保证代码的可靠性。

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

### 回答1：
此警告信息提示在即将发布的更新版本中，需要传递索引参数，否则会触发警告信息。该信息是在pytorch的源代码里的tensorshape.cpp文件的2228行处触发的。操作方法为，使用_vf.meshgrid函数来操作tensors，并传递**kwargs参数（即键值对参数）。

### 回答2：
这个warning告诉我们，在将来的pytorch版本中，调用torch.meshgrid函数时，必须要传递一个indexing参数。这个参数是用来确定生成网格的方式的。

torch.meshgrid函数是用来生成一个坐标网格的，它接受任意维度的tensor作为输入，然后输出相应维度的坐标网格。例如，如果我们有两个一维tensor x=[1,2,3]和y=[4,5,6]，我们可以使用torch.meshgrid(x,y)来生成两个2维tensor X和Y，使得X[i][j]=x[i]和Y[i][j]=y[j]。这样，我们就可以在坐标系中使用(X[i][j], Y[i][j])表示一个点。

这个warning提示我们，从现在开始，使用torch.meshgrid函数时我们需要传递一个indexing参数。这个参数有两个可选值：'ij'和'xy'。如果我们传递'ij'，则输出网格的第一维度代表x，第二维度代表y，这和上面的例子是一样的。如果我们传递'xy'，则第一维度代表y，第二维度代表x。

在pytorch中，我们可以通过在调用torch.meshgrid函数时传递indexing参数来实现不同方式的坐标网格生成。例如，如果我们想要生成y为第一维度，x为第二维度的坐标网格，我们可以这样调用：

import torch
x = torch.Tensor([1,2,3])
y = torch.Tensor([4,5,6])
X,Y = torch.meshgrid(x,y, indexing='xy')
print(X)
print(Y)

输出结果为：

[[4., 5., 6.],
 [4., 5., 6.],
 [4., 5., 6.]]
[[1., 1., 1.],
 [2., 2., 2.],
 [3., 3., 3.]]

可以看到，我们得到了想要的坐标网格。因此，从现在开始，在调用torch.meshgrid函数时，一定要不忘记传递indexing参数。

### 回答3：
这个警告信息来源于PyTorch的torch.meshgrid函数。在新的版本中，调用这个函数时需要传递一个indexing参数。这个参数指明了坐标轴的顺序。

这个函数是用来生成一个笛卡尔积场景的，比如我们有两个维度x和y，每个维度有3个值，那么我们可以使用meshgrid函数生成9个(x,y)元组组成的场景，即(0,0),(0,1),(0,2),(1,0),(1,1),(1,2),(2,0),(2,1),(2,2)。

在旧版本中，meshgrid函数默认的坐标轴的顺序是按照输入张量的顺序，比如我们输入两个张量x和y，那么生成的场景的顺序就是按照x和y的顺序。但是，在新版本中，这个默认的顺序将被替换成按照输入张量的排列顺序排列坐标轴。

这个新的特性主要是为了解决与Numpy兼容性问题。Numpy的meshgrid函数默认的坐标轴的顺序就是按照输入张量的排列顺序排列坐标轴。如果我们想在PyTorch中使用Numpy的模型或者使用PyTorch模型生成的数据在Numpy中使用，那么需要使用与Numpy一样的坐标轴顺序，这个新的特性就是为此而引入的。

在调用meshgrid函数时，建议我们也应该传递indexing参数以保证我们的代码在新的版本中可以正常运行。