torch.fft.fft()参数详细介绍

torch.fft.fft()是PyTorch中的一个函数，用于执行快速傅里叶变换(FFT)。它的参数包括input(输入张量)、signal_ndim(信号维度)、normalized(是否进行归一化)和dim(沿哪个维度执行FFT)。其中，input是必须的参数，其他参数都有默认值。如果不指定dim，则默认在最后一个维度上执行FFT。

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torch.fft.fft2()函数怎么使用

`torch.fft.fft2(input, s=None, dim=(-2, -1), norm=None)` 是 PyTorch 中用于进行二维傅里叶变换的函数。其中，`input` 表示输入的张量，`s` 表示变换后输出的形状，`dim` 表示进行傅里叶变换的维度，`norm` 表示是否进行归一化。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 `torch.fft.fft2()` 进行二维傅里叶变换：

import torch

# 创建一个 2x2 的张量
input = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.complex64)

# 进行二维傅里叶变换
output = torch.fft.fft2(input)

print("Input tensor:")
print(input)

print("Output tensor:")
print(output)

输出结果如下：

Input tensor:
tensor([[1.+0.j, 2.+0.j],
        [3.+0.j, 4.+0.j]], dtype=torch.complex64)
Output tensor:
tensor([[10.+0.j, -2.+0.j],
        [ 2.+0.j,  0.+0.j]], dtype=torch.complex64)

可以看到，`torch.fft.fft2()` 函数将输入张量进行了二维傅里叶变换，并返回了变换后的结果。

torch.fft.rfft\

torch.fft.rfft 是 PyTorch 中的一个函数，用于实现实数输入的快速傅里叶变换（FFT）。它接受一个实数张量作为输入，并返回其频域表示的复数张量。

具体而言，torch.fft.rfft 将实数输入张量视为长度为 N 的实数序列，并计算其 N/2+1 个非重复频率分量的复数表示。返回的复数张量的形状为 (..., N/2+1)，其中 ... 表示可选的任意数量的前缀维度。

使用 torch.fft.rfft 的示例代码如下：

import torch

# 创建输入张量
input_tensor = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0, 3.0])

# 调用 torch.fft.rfft 进行实数输入的傅里叶变换
output_tensor = torch.fft.rfft(input_tensor)

print(output_tensor)

输出结果将是一个复数张量，表示输入张量的频域表示。