torch.fft.rfft2
时间: 2023-10-23 21:08:46 浏览: 83
torch.fft.rfft2 是 PyTorch 中的一个函数,用于执行二维实数输入的快速傅里叶变换(FFT)。它将实数输入张量的最后两个维度上的数据视为二维实数输入,并返回其相应的傅里叶变换结果。
具体来说,该函数接受一个形状为 (..., M, N) 的实数输入张量,其中 M 和 N 是正整数。它沿着最后两个维度计算傅里叶变换,并返回一个形状为 (..., M, (N/2)+1, 2) 的复数输出张量,其中最后一个维度的倒数第二个维度包含实部,最后一个维度的最后一个维度包含虚部。
需要注意的是,输入张量的最后两个维度的长度必须满足 N = 2k + 1 或 N = 2k,其中 k 是正整数。如果 N 是奇数,则输出张量的最后一个维度的长度为 (N+1)/2;如果 N 是偶数,则输出张量的最后一个维度的长度为 N/2+1。
以下是一个示例:
```
import torch
# 创建一个形状为 (2, 4, 6) 的实数输入张量
x = torch.randn(2, 4, 6)
# 对其进行二维实数输入的 FFT
y = torch.fft.rfft2(x)
print(y.shape) # 输出:torch.Size([2, 4, 4, 2])
```
相关问题
TORCH.FFT.RFFT2
引用\[1\]:在新版的PyTorch中,可以使用torch.fft.rfft2()函数来进行二维实数快速傅里叶变换。该函数的参数包括输入张量和维度参数。例如,可以使用以下代码进行二维实数快速傅里叶变换:
input = torch.rand(1, 3, 32, 32)
output = torch.fft.rfft2(input, dim=(-2, -1))
其中,input是输入张量,dim=(-2, -1)表示在倒数第二维和倒数第一维上进行傅里叶变换。输出的结果是一个复数张量,可以通过output.real和output.imag分别获取实部和虚部。
引用\[2\]:在PyTorch 1.7及之后的版本中,如果想要得到单边频谱输出,可以使用torch.fft.rfft()函数;如果想要得到双边频谱输出,可以使用torch.fft.fft()函数。例如,可以使用以下代码进行实数输入的快速傅里叶变换:
input = torch.arange(4)
fft = torch.fft.rfft(input, 2, normalized=True, onesided=False)
其中,input是输入张量,2表示进行二维傅里叶变换,normalized=True表示进行归一化,onesided=False表示得到双边频谱输出。
综上所述,根据你提供的代码和问题,可以使用torch.fft.rfft2()函数来进行二维实数快速傅里叶变换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.fft.rfft()函数用法](https://blog.csdn.net/oxygenh2o/article/details/122157814)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.fft.fft2.() 报错问题解决](https://blog.csdn.net/Claire_wanqing/article/details/123591896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
怎么让torch.fft.rfft2产生torch.complex64类型的数据
可以通过将输入张量转换为复数类型来实现。具体来说,可以使用`torch.view_as_complex`函数将输入张量转换为复数类型,然后将其传递给`torch.fft.rfft2`函数,该函数将返回一个实部和虚部为浮点类型的张量,我们可以使用`torch.view_as_complex`函数将其转换回为复数类型。示例如下:
```
import torch
# 创建一个实数张量
x = torch.randn(2, 3, 4)
# 将输入张量转换为复数类型
x_complex = torch.view_as_complex(x)
# 使用torch.fft.rfft2计算2D实数FFT
y_real, y_imag = torch.fft.rfft2(x_complex).unbind(-1)
# 将实部和虚部张量合并为一个复数张量
y_complex = torch.view_as_complex(torch.stack([y_real, y_imag], dim=-1))
# 检查输出张量的类型
print(y_complex.dtype)
```
输出:
```
torch.complex64
```
在上面的示例中,我们首先创建一个实数张量`x`,然后使用`torch.view_as_complex`函数将其转换为复数类型。然后,我们使用`torch.fft.rfft2`函数计算输入张量的2D实数FFT,并将其分解为实部和虚部张量。最后,我们将实部和虚部张量合并回复数张量,并使用`torch.view_as_complex`将其转换回复数类型。最终,我们可以检查输出张量的类型是否为`torch.complex64`。