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]

这个警告是由于你正在使用 `torch.meshgrid` 函数时没有指定索引参数引起的。在将来的版本中，需要指定索引参数，以便在多种情况下正确地使用此函数。为了消除这个警告，你需要在调用 `torch.meshgrid` 函数时指定索引参数。具体来说，你需要将 `indexing` 参数设置为 `'ij'` 或 `'xy'`，以指定使用哪种索引方式。例如：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])

# 指定使用 'ij' 索引方式
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` 函数时指定索引参数，以避免这个警告。

相关问题

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:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]

这个警告是由于在调用 `torch.meshgrid` 函数时没有传递 `indexing` 参数引起的。在未来的版本中，将要求必须传递 `indexing` 参数。

为了解决这个警告，你可以在调用 `torch.meshgrid` 函数时显式地传递 `indexing` 参数。`indexing` 参数接受一个字符串作为值，可以是 `"ij"` 或 `"xy"`，用于指定返回值的坐标顺序。

例如，你可以这样调用 `torch.meshgrid` 并传递 `indexing` 参数：

x, y = torch.meshgrid(tensors, indexing='ij')

如果你不确定使用哪个值，可以查看你的代码中对 `x` 和 `y` 的后续使用，以确定正确的坐标顺序。

记住，警告并不会导致代码运行失败，但在未来的版本中可能会成为错误。为了保持代码的可移植性和稳定性，建议在调用 `torch.meshgrid` 时始终传递 `indexing` 参数。

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。