torch.fft.fftn函数需要哪些参数

torch.fft.fftn函数是PyTorch中用于执行多维傅里叶变换的函数。它需要以下参数：

1. input：要进行傅里叶变换的输入张量。它可以是实数或复数类型的张量。
2. signal_ndim：信号的维度。通常为输入张量的维度。
3. normalized：一个布尔值，指定是否对结果进行归一化。默认为False。
4. onesided：一个布尔值，指定是否只返回单边频谱。默认为True。
5. dim：一个整数或元组，指定要在哪些维度上执行傅里叶变换。如果未指定，则在所有维度上执行变换。

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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.rfftn函数

torch.fft.rfftn函数是PyTorch中用于进行实数输入的快速傅里叶变换（FFT）的函数。rfftn代表实数输入的快速傅里叶变换（Real Fast Fourier Transform N-dimensional）。该函数可以将N维实数输入转换为复数输出的频域表示。

该函数的语法如下：
torch.fft.rfftn(input, s=None, dim=None, norm=None)

参数说明：
- input：输入的实数张量，可以是任意形状的张量。
- s：可选参数，指定输出频域张量的大小。如果未指定，则默认为输入张量的形状。
- dim：可选参数，指定进行FFT的维度。如果未指定，则默认对最后一维进行FFT。
- norm：可选参数，指定是否进行归一化。如果设置为"ortho"，则进行归一化；如果设置为None，则不进行归一化。

返回值：
返回一个复数张量，表示输入张量的频域表示。