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]

<think>好的，用户遇到了PyTorch中torch.meshgrid的UserWarning问题，需要解决。我需要先理解这个警告的具体原因。根据引用[1]，问题是因为在新版本中需要显式传递indexing参数。而用户当前的代码可能没有指定这个参数，导致警告出现。 接下来，我需要确认解决方法。根据引用[2]和[5]，解决方法是在调用torch.meshgrid时添加indexing='ij'或者indexing='xy'。通常，PyTorch默认使用的是'ij'索引，而NumPy的meshgrid默认是'xy'，所以可能需要根据代码需求选择正确的参数。 然后，我需要检查用户可能的代码位置。例如，用户可能在functional.py的第504行调用了meshgrid，如引用[3]和[4]提到的。这时候需要指导用户找到对应的代码行，并修改参数。 另外，还要考虑不同版本PyTorch的兼容性。建议用户检查PyTorch版本，并更新到最新版本以确保问题解决。同时，如果用户使用的是旧代码，可能需要批量修改所有meshgrid调用处，添加indexing参数。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解问题，比如版本差异、索引模式的区别，以及如何全局处理警告等。确保回答结构清晰，步骤明确，用户能一步步解决问题。</think>### 关于`torch.meshgrid`添加`indexing`参数的解决方法 #### 问题原因 PyTorch在后续版本中要求显式指定`torch.meshgrid`的`indexing`参数，用于控制网格生成的索引模式（笛卡尔坐标系`xy`或矩阵索引`ij`）。当前代码未明确传递该参数会触发`UserWarning`，但功能仍暂时兼容[^1][^2][^4]。 --- #### 分步解决方案 1. **定位代码位置** 根据报错路径（如`functional.py`第504行）找到调用`torch.meshgrid`的位置[^3][^4]。 2. **添加索引参数** 在`torch.meshgrid`调用时添加`indexing='ij'`或`indexing='xy'`参数： ```python # 修改前 y, x = torch.meshgrid(y, x) # 修改后（选择与原有逻辑匹配的模式） y, x = torch.meshgrid(y, x, indexing='ij') # 矩阵索引模式（默认行为） # 或 y, x = torch.meshgrid(y, x, indexing='xy') # 笛卡尔坐标系模式 ``` 3. **验证模式选择** - `indexing='ij'`：生成网格时第一个参数对应行方向（类似NumPy的`np.meshgrid(indexing='ij')`） - `indexing='xy'`：生成网格时第一个参数对应列方向（类似Matplotlib的坐标网格）[^5] 4. **批量修改（可选）** 若项目中有多处使用`torch.meshgrid`，可通过全局搜索替换统一添加参数。 5. **更新PyTorch版本** 升级到最新PyTorch版本，确保兼容性： ```bash pip install --upgrade torch ``` --- #### 示例代码对比 ```python # 旧代码（触发警告） grid_y, grid_x = torch.meshgrid(tensor_y, tensor_x) # 新代码（修复警告） grid_y, grid_x = torch.meshgrid(tensor_y, tensor_x, indexing='ij') ``` ---

### 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： ```python 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： ```python [[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。