meshgrid【torch】

2025.7.16 3Dグラフ【matplotlib】を使ってプロットするデータを生成することに用いられる。使い方はほぼ meshgrid【numpy】と同じであるので、ここでは相違点に着目した説明を行う。

与えるベクトルの型はtensor型に指定されている。

今後、引数 indexing が必須となるようだ。

code:p1.py

import torch as pt

def func(x, y, z):

return x**2 + y*z

x = pt.tensor(0, 2, 4, 6)

y = pt.tensor(1, 3, 5)

XX, YY = pt.meshgrid(x, y)

print('# XX:\n', XX)

print('# YY:\n', YY)

'''

# YY:

'''

引数 indexing は、生成されるテンソルの次元サイズを指定する。

ij の場合、動作はnumpy版と同じ。

xyの場合、与えた引数ベクトルサイズの順になる。

code:p.py

import torch as pt

def func(x, y, z):

return x**2 + y*z

x = pt.tensor(1)

y = pt.tensor(2, 3)

z = pt.tensor(4, 5, 6)

XX1, YY1, ZZ1 = pt.meshgrid(x, y, z, indexing='ij')

f1 = func(XX1, YY1, ZZ1)

print(f1.shape)

XX2, YY2, ZZ2 = pt.meshgrid(x, y, z, indexing='xy')

f2 = func(XX2, YY2, ZZ2)

print(f2.shape)

'''

torch.Size(2, 1, 3) <--- 'ij'だと y, z, x の順、numpy版と同じ

torch.Size(1, 2, 3) <--- 'xy'だと x, y, z の順

'''