def inv_fft_kernel_est(ker_f, ker_p): #print(ker_f.size()) #print(ker_p.size())#[64,1,106] print(ker_f[:, :, :, :, 0].size()) inv_denominator = ker_f[:, :, :, :, 0] * ker_f[:, :, :, :, 0] \ + ker_f[:, :, :, :, 1] * ker_f[:, :, :, :, 1] \ + ker_p[:, :, :, :, 0] * ker_p[:, :, :, :, 0] \ + ker_p[:, :, :, :, 1] * ker_p[:, :, :, :, 1] # pseudo inverse kernel in flourier domain. inv_ker_f = torch.zeros_like(ker_f) inv_ker_f[:, :, :, :, 0] = ker_f[:, :, :, :, 0] / inv_denominator inv_ker_f[:, :, :, :, 1] = -ker_f[:, :, :, :, 1] / inv_denominator return inv_ker_f
时间: 2024-03-14 12:49:48 浏览: 177
这段代码看起来是在计算一个逆傅里叶变换的核,其中涉及到对一个五维张量的索引操作。具体来说,第一行代码先打印了ker_f和ker_p的形状,然后对ker_f进行了一个索引操作,取出了它的第四个维度(即通道维度)的第一个元素,然后打印了这个张量的形状。第2-5行代码计算了一个分母,包含了ker_f和ker_p的一些复数运算。最后两行代码计算了一个伪逆傅里叶变换的核,其中对于每个通道,使用之前计算的分母来计算逆矩阵。最后返回一个与ker_f形状相同的张量inv_ker_f。
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