torch.meshgrid()在pytorch学习中使用

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引言：对于torch.meshgrid（）函数的功能，目前仅能领会其一个层面的意义，即实现数据的扩展。具体而言，该函数能够将一维数据进行扩展，并与其他数据相结合，从而生成网状结构的数据。

1. 数据扩展。

个人的理解是，将x轴上的数据扩展为三个独立的x轴数据，同时将y轴上的数据也扩展为三个独立的y轴数据，最终可以形成一个3*3大小的网格结构。通过索引的方式，可以获取对应位置的数值。例如；

代码：

>       1. data1=torch.tensor([2,5,6])

>  
>       2. print(data1)
>  
>       3. data2=torch.tensor([6,9,4])
>  
>       4. print(data2)
>  
>       5. gx,gy=torch.meshgrid(data1,data2)
>  
>       6. print(gx)
>  
>       7. print(gy)
>  
>  
>  
>  
> ```

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> output：
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> 2. 数据曲面生成
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>
> 程序代码：
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>

复制代码

  1. import matplotl