np.meshgrid和torch.meshgrid的区别

两者的区别通过一个测试显而易见：

a=[1,2,3]
b=[4,5]

gridx,gridy=np.meshgrid(a,b)
print('gridx=n',gridx)
print('gridy=n',gridy)

x=torch.tensor(a)
y=torch.tensor(b)
gridx, gridy =torch.meshgrid(x,y)
print('gridx=n', gridx)
print('gridy=n', gridy)

输出结果：

gridx=
 [[1 2 3]
 [1 2 3]]
gridy=
 [[4 4 4]
 [5 5 5]]
gridx=
 tensor([[1, 1],
        [2, 2],
        [3, 3]])
gridy=
 tensor([[4, 5],
        [4, 5],
        [4, 5]])

np.meshgrid(a,b)是按a作为x轴信息，b为y轴信息;而torch.meshgrid(x,y)是按输入x作为y轴信息，输入y作为x轴信息.我想这样做主要原因是torch主要是用于深度学习中图像处理处理