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mindspore.mint.meshgrid
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.. py:function:: mindspore.mint.meshgrid(*tensors, indexing=None)
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从给定的Tensor生成网格矩阵。
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给定N个一维Tensor，对每个Tensor做扩张操作，返回N个N维的Tensor。
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.. warning::
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这是一个实验性API，后续可能修改或删除。
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参数：
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- **tensors** (Union(tuple[Tensor], list[Tensor])) - 静态图下为N个一维Tensor，输入的Tensor个数应大于1。动态图下为N个零维或一维Tensor，输入的Tensor个数应大于0。数据类型为Number。
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关键字参数：
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- **indexing** (str, 可选) - 影响输出的网格矩阵的size。可选值为： ``'xy'`` 或 ``'ij'`` 。对于长度为 `M` 和 `N` 的二维输入，取值为 ``'xy'`` 时，输出的shape为 :math:`(N, M)` ，取值为 ``'ij'`` 时，输出的shape为 :math:`(M, N)` 。以长度为 `M` ， `N` 和 `P` 的三维输入，取值为 ``'xy'`` 时，输出的shape为 :math:`(N, M, P)` ，取值为 ``'ij'`` 时，输出的shape为 :math:`(M, N, P)` 。默认值：``None`` ，此时等价于取值为 ``'ij'`` 。
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返回：
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Tensor，N个N维tensor对象的元组。数据类型与输入相同。
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异常：
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- **TypeError** - `indexing` 不是str或 `tensors` 不是元组。
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- **ValueError** - `indexing` 的取值既不是 ``'xy'`` 也不是 ``'ij'`` 。
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